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
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