- Descriptif :
L'ensemble de données SmartWatch Gestures a été collecté pour évaluer plusieurs algorithmes de reconnaissance gestuelle pour interagir avec des applications mobiles à l'aide de gestes de bras.
Huit utilisateurs différents ont effectué vingt répétitions de vingt gestes différents, pour un total de 3200 séquences. Chaque séquence contient des données d'accélération provenant de l'accéléromètre 3 axes d'une Sony SmartWatch™ de première génération, ainsi que des horodatages provenant des différentes sources d'horloge disponibles sur un appareil Android. La smartwatch était portée au poignet droit de l'utilisateur. Les gestes ont été segmentés manuellement par les utilisateurs qui les exécutent en appuyant sur l'écran de la smartwatch au début et à la fin de chaque répétition.
Page d' accueil : https://tev.fbk.eu/resources/smartwatch
Code source :
tfds.datasets.smartwatch_gestures.Builder
Versions :
-
1.0.0
(par défaut) : version initiale.
-
Taille du téléchargement :
2.06 MiB
Taille du jeu de données :
2.64 MiB
Mise en cache automatique ( documentation ): Oui
Fractionnements :
Diviser | Exemples |
---|---|
'train' | 3 251 |
- Structure des fonctionnalités :
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,
})
- Documentation des fonctionnalités :
Caractéristique | Classer | Forme | Dtype | La description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
tenter | Tenseur | uint8 | ||
fonctionnalités | Séquence | |||
fonctionnalités/accel_x | Tenseur | float64 | ||
fonctionnalités/accel_y | Tenseur | float64 | ||
fonctionnalités/accel_z | Tenseur | float64 | ||
fonctionnalités/heure_événement | Tenseur | uint64 | ||
fonctionnalités/time_millis | Tenseur | uint64 | ||
fonctionnalités/time_nanos | Tenseur | uint64 | ||
geste | Étiquette de classe | int64 | ||
participant | Tenseur | uint8 |
Touches supervisées (Voir
as_supervised
doc ):('features', 'gesture')
Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.
Exemples ( tfds.as_dataframe ):
- Citation :
@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={} }