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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.7 No.3
- 발행연도
- 2018.6
- 수록면
- 245 - 250 (6page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2018.7.3.245
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Human.computer interaction (HCI) has become an important research area for improving the user experience on Internet of Things (IoT) devices. In particular, gesture recognition and dailyactivity recognition have attracted the interest of numerous researchers. Human motions have been predicted by analyzing accelerometer data from which features were extracted to be classified into a specific activity. However, due to the memory limitations of IoT devices, it is hard to utilize all the raw data from an accelerometer sensor. This paper proposes a deep reinforcement learning algorithm to recognize human arm movements using a commercial wearable device, the Myo armband. Agents learn the patterns that are the acceleration data of human motion. In addition, using raw accelerometer sensor data without feature extraction could make an end-to-end structure. In order to demonstrate the performance of the proposed method, a deep neural network (DNN) and a deep reinforcement learning algorithm are compared. As a result, a deep reinforcement learning agent yielded accuracy similar to a DNN using less data, and the agent could learn time-series human motion acceleration data.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Experimental Results
4. Conclusion
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - B. K. Chakraborty / 2018 / Review of constraints on vision-based gesture recognition for human computer interaction / IET Computer Vision 12 (1) : 3 ~ 15
[학술지(정기간행물)] - T. B. Moeslund / 2001 / A survey of computer vision-based human motion capture / Computer vision and image understanding 81 (3) : 231 ~ 268
[학술지(정기간행물)] - G. Sandbach / 2012 / Static and dynamic 3d facial expression recognition: A comprehensive survey / Image and vision computing 30 : 683 ~ 697
[학술지(정기간행물)] - S. Mitra / 2007 / Gesture recognition: A survey / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews) 37 : 311 ~ 324
[학술지(정기간행물)] - M. Ayadi / 2011 / Survey on speech emotion recognition: Features, classification schemes, and databases / Pattern Recognition 44 : 572 ~ 587
[학술지(정기간행물)] - T. B. Moeslund / 2001 / A survey of computer vision-based human motion capture / Computer vision and image understanding 81 (3) : 231 ~ 268
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[학술지(정기간행물)] - S. Mitra / 2007 / Gesture recognition: A survey / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews) 37 : 311 ~ 324
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