स्मार्टवॉच_जेस्चर,स्मार्टवॉच_जेस्चर

• विवरण :

हाथ के इशारों का उपयोग करके मोबाइल एप्लिकेशन के साथ बातचीत करने के लिए कई जेस्चर पहचान एल्गोरिदम का मूल्यांकन करने के लिए स्मार्टवॉच जेस्चर डेटासेट एकत्र किया गया है।

कुल 3200 अनुक्रमों के लिए आठ अलग-अलग उपयोगकर्ताओं ने बीस अलग-अलग इशारों के बीस दोहराव किए। प्रत्येक अनुक्रम में पहली पीढ़ी के Sony SmartWatch™ के 3-अक्ष एक्सीलेरोमीटर से त्वरण डेटा, साथ ही Android डिवाइस पर उपलब्ध विभिन्न क्लॉक स्रोतों से टाइमस्टैम्प शामिल हैं। स्मार्टवॉच को यूजर की दाहिनी कलाई पर पहना गया था। इशारों को उपयोगकर्ताओं द्वारा स्मार्टवॉच स्क्रीन को शुरुआत में और प्रत्येक पुनरावृत्ति के अंत में टैप करके मैन्युअल रूप से विभाजित किया गया है।

• होमपेज : https://tev.fbk.eu/resources/smartwatch

• स्रोत कोड : tfds.datasets.smartwatch_gestures.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• डाउनलोड आकार : 2.06 MiB

• डेटासेट का आकार : 2.64 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'attempt': uint8,
    'features': Sequence({
        'accel_x': float64,
        'accel_y': float64,
        'accel_z': float64,
        'time_event': uint64,
        'time_millis': uint64,
        'time_nanos': uint64,
    }),
    'gesture': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
    'participant': uint8,
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('features', 'gesture')

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@INPROCEEDINGS{
  6952946,
  author={Costante, Gabriele and Porzi, Lorenzo and Lanz, Oswald and Valigi, Paolo and Ricci, Elisa},
  booktitle={2014 22nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO)},
  title={Personalizing a smartwatch-based gesture interface with transfer learning},
  year={2014},
  volume={},
  number={},
  pages={2530-2534},
  doi={} }