Abstract

In this Paper, we suggest the effective pre-correction algorithm on sensor values and the classification algorithm for gesture recognition that use values for each axis of the accelerometer to send data(a number or specific input data) to device. we know that creation of reliable preprocessed data in experimental results through the error rate of X-Axis and Y-Axis for pre-correction and post-correction. we can show high recognition rate through recognizer using the normalization and classification algorithm for the preprocessed data.

본 연구에서는 가속도 센서의 각 축의 값들을 이용해 숫자나 특정 입력 값을 기기에 전달할 수 있는 제스처 인식을 위한 센서 값들의 효율적인 사전 보정 알고리즘과 분류 알고리즘에 대해서 제안한다. 실험결과 보정 전과 보정 후의 X축과 Z축의 에러율을 통하여 전처리 된 데이터가 생성됨을 알 수 있었다. 또한 전처리 된 데이터에 적용할 정규화와 분류 알고리즘으로 구현한 인식기가 높은 인식률을 보여주었다.

Keywords

• Accelerometer;
• pre-correction & classification algorithm;
• gesture recognition

• 가속기;
• 보정 및 분류;
• 제스처 인식;