![](/images/graphics-bg.png)
Hand Gesture Classification Based on Nonaudible Sound Using Convolutional Neural Network
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Recognizing and distinguishing the behavior and gesture of a user has become important owing to an increase in the use of wearable devices, such as a smartwatch.
This study is aimed at proposing a method for classifying hand gestures by creating sound in the nonaudible frequency range using a smartphone and reflected signal.
The proposed method converts the sound data, which has been reflected and recorded, into an image within a short time using short-time Fourier transform, and the obtained data are applied to a convolutional neural network (CNN) model to classify hand gestures.
The results showed classification accuracy for 8 hand gestures with an average of 87.75%.
Additionally, it is confirmed that the suggested method has a higher classification accuracy than other machine learning classification algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kim, Jinhyuck& Choi, Sunwoong. 2019. Hand Gesture Classification Based on Nonaudible Sound Using Convolutional Neural Network. Journal of Sensors،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187170
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kim, Jinhyuck& Choi, Sunwoong. Hand Gesture Classification Based on Nonaudible Sound Using Convolutional Neural Network. Journal of Sensors No. 2019 (2019), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187170
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kim, Jinhyuck& Choi, Sunwoong. Hand Gesture Classification Based on Nonaudible Sound Using Convolutional Neural Network. Journal of Sensors. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187170
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187170
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)