- 説明:
SmartWatch Gestures Datasetは、腕のジェスチャーを使用してモバイル アプリケーションと対話するためのいくつかのジェスチャー認識アルゴリズムを評価するために収集されました。
8 人の異なるユーザーが 20 の異なるジェスチャを 20 回繰り返し、合計 3200 のシーケンスを実行しました。各シーケンスには、第 1 世代の Sony SmartWatch™ の 3 軸加速度計からの加速度データと、Android デバイスで利用可能なさまざまなクロック ソースからのタイムスタンプが含まれています。スマートウォッチはユーザーの右手首に装着されました。ジェスチャは、ユーザーが繰り返しの最初と最後にスマートウォッチの画面をタップすることで、手動でセグメント化されています。
バージョン:
-
1.0.0
(デフォルト): 初期リリース。
-
ダウンロードサイズ:
2.06 MiB
データセットサイズ:
2.64 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 3,251 |
- 機能構造:
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,
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
試み | テンソル | uint8 | ||
特徴 | 順序 | |||
機能/accel_x | テンソル | float64 | ||
機能/accel_y | テンソル | float64 | ||
機能/accel_z | テンソル | float64 | ||
機能/時間_イベント | テンソル | uint64 | ||
features/time_millis | テンソル | uint64 | ||
機能/時間_ナノス | テンソル | uint64 | ||
ジェスチャー | クラスラベル | int64 | ||
参加者 | テンソル | uint8 |
監視キー(
as_supervised
docを参照):('features', 'gesture')
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@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={} }