A smartphone has very limited input methods regardless of its various functions. In this respect, it is one alternative that sensor motion recognition can make intuitive and various user interface. In this paper, we recognize user's motion using acceleration sensor, magnetic field sensor, and gyro sensor in smartphone. We try to reduce sensing error by gradient descent algorithm because in single sensor it is hard to obtain correct data. And we apply vector quantization by conversion of rotation displacement to spherical coordinate system for elevated recognition rate and recognition of small motion. After vector quantization process, we recognize motion using HMM(Hidden Markov Model).
This paper presents a hybrid model solution for user motion recognition. The use of a single classifier in motion recognition models does not guarantee a high recognition rate. To enhance the motion recognition rate, a hybrid model consisting of decision trees and artificial neural networks is proposed. We define six user motions commonly performed in an indoor environment. To demonstrate the performance of the proposed model, we conduct a real field test with ten subjects (five males and five females). Experimental results show that the proposed model provides a more accurate recognition rate compared to that of other single classifiers.
Motion recognition is very useful for implementing an intuitive HMI (Human-Machine Interface). In particular, hands are the body parts that can move most precisely with relatively small portion of energy. Thus hand motion has been used as an efficient communication interface with other persons or machines. In this paper, we design and implement a light-weight ANN (Artificial Neural Network)-based hand motion recognition using a state-of-the-art flex sensor. The proposed design consists of data collection from a wearable flex sensor, preprocessing filters, and a light-weight NN (Neural Network) classifier. For verifying the performance and functionality of the proposed design, we implement it on a low-end embedded device. Finally, our experiments and prototype implementation demonstrate that the accuracy of the proposed hand motion recognition achieves up to 98.7%.
각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 요구가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 동작인식 센서를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터와 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.
각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기(닌텐도 Wii)와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 니즈가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 외부에 마우스 버튼이 변형 된 형태로 장착되어 마우스 좌,우 버튼과 휠 역할을 하며, 내부에는 가속도센서(또는 자이로센서 포함)를 장착하여 마우스 커서 역할을 담당하고 있고, 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 모션 레코그니션 센서(Motion Recognition Sensor)를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터를 생성하고 이를 기초로 하여 사전 결정된 매칭테이블(커서이동 및 마우스 버튼 이벤트)과 비교, 판단하여 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.367-372
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2021
The purpose of this study is to suggest that the movement expression activity of intellectually disabled people is effective in the learning process of LMA motion recognition based on Kinect sensor. We performed an ICT motion recognition games for intellectually disabled based on movement learning of LMA. The characteristics of the movement through Laban's LMA include the change of time in which movement occurs through the human body that recognizes space and the tension or relaxation of emotion expression. The design and implementation of the motion recognition model will be described, and the possibility of using the proposed motion recognition model is verified through a simple experiment. As a result of the experiment, 24 movement expression activities conducted through 10 learning sessions of 5 participants showed a concordance rate of 53.4% or more of the total average. Learning motion games that appear in response to changes in motion had a good effect on positive learning emotions. As a result of study, learning motion games that appear in response to changes in motion had a good effect on positive learning emotions
These days, citizens are interested in the energy. IT technology needs to develop and to make use of energy effectively and to save energy. In this study, motion recognition LED lamp was used to have good energy efficiency and to be made of environment friendly material. The purpose of development of the lamp was to add motion recognition to LED lamp. In this study, infrared ray sensor's distance measurement was used to develop LED lamp. Most of the lamps were used under dark environment, so that infrared ray sensor was used to perceive movement under dark environment. And, LED lamp with good efficiency and less power consumption was used to increase efficiency. Citizens were interested in perception of the movement to distinguish from conventional type of the lamps.
아이폰은 동작인식센서를 도입하여 새로운 모바일 조작형태를 제시하였고, 이는 게임 어플리케이션 개발에 영향을 미쳐 다양한 센서가 적용된 게임이 수 없이 나타나게 된 원인이 되었다. 이를 이용한 게임의 진행이 전체적인 재미에 어떤 방향으로 영향을 끼치는지 구체화하기 위해 본 논문은 재미를 5요소로 구분하였고, 각 요소를 한 게임을 동작인식센서와 터치센서의 조작방식으로 각각 실험하여 요소의 정도차이를 유도, 추출하였다. 본 실험에는 게임으로는 '쿠킹마마', 기기로는 아이팟 터치와 NDS를 이용하였다. 분석 내용을 보면 동작인식을 통한 조작에 대한 즐거움이 압도적으로 나타났다. 각 5개 요소, 즉 자극, 몰입, 감정이입, 성취, 변화와 확장의 요소 모두에서 동작인식센서가 높은 점수를 얻었고, 특히 자극과 감정이입부분에서 많은 차이를 보였다. 이에 자신과 디바이스와의 확장된 소통형태에서 즐거움을 얻었다는 사실을 알 수 있었다.
In this paper, we designed HW / SW interfaces for processing the signals of capacitive sensors like Electric Potential Sensor (EPS) to detect the surrounding electric field disturbance as feature signals in motion recognition systems. We implemented a smart light control system with those interfaces. In the system, the on/off switch and brightness adjustment are controlled by hand gestures using the designed and fabricated interface circuits. PWM (Pulse Width Modulation) signals of the controller with a driver IC are used to drive the LED and to control the brightness and on/off operation. Using the hand-gesture signals obtained through EPS sensors and the interface HW/SW, we can not only construct a gesture instructing system but also accomplish the faster recognition speed by developing dedicated interface hardware including control circuitry. Finally, using the proposed hand-gesture recognition and signal processing methods, the light control module was also designed and implemented. The experimental result shows that the smart light control system can control the LED module properly by accurate motion detection and gesture classification.
We present a Taekwondo training system using a hybrid sensing technique of a body sensor and a visual sensor. Using a body sensor (accelerometer), rotational and inertial motion data are captured which are important for Taekwondo motion detection and evaluation. A visual sensor (camera) captures and records the sequential images of the performance. Motion chunk is proposed to structuralize Taekwondo motions and design HMM (Hidden Markov Model) for motion recognition. Trainees can evaluates their trial motions numerically by computing the distance to the standard motion performed by a trainer. For motion training video, the real-time video images captured by a camera is overlayed with a visualized body sensor data so that users can see how the rotational and inertial motion data flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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