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Basic daily activity recognition with a data glove

Maitre Julien, Rendu Clément, Bouchard Kévin, Bouchard Bruno et Gaboury Sébastien. (2019). Basic daily activity recognition with a data glove. Procedia Computer Science, 151, p. 108-115.

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URL officielle: https://dx.doi.org/doi:10.1016/j.procs.2019.04.018

Résumé

Many people in the world are affected by the Alzheimer disease leading to the dysfunctionality of the hand. In one side, this symptom is not the most important of this disease and not much attention is given to this one. In the other side, the literrature provides two main solutions such as computer vision and data glove allowing to recognize hand gestures for virtual reality or robotic applications. From this finding and need, we decided to developed our own data glove prototype allowing to monitor the evolution of the dysfunctionality of the hand by recognizing objects in basic daily activities. Our approach is simple, cheap (~220$) and efficient (~100% of correct predictions) considering that we are abstracting all the theory about the gesture recognition. Also, we can access directly and easily to the raw data. Finally, the proposed prototype is described in a way that researchers can reproduce it.

Type de document:Article publié dans une revue avec comité d'évaluation
ISSN:18770509
Volume:151
Pages:p. 108-115
Version évaluée par les pairs:Oui
Date:2019
Identifiant unique:10.1016/j.procs.2019.04.018
Sujets:Sciences naturelles et génie > Sciences mathématiques > Informatique
Sciences de la santé
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département d'informatique et de mathématique
Mots-clés:data glove, object recognition, basic daily activities, signal processing, machine learning, proceedings
Déposé le:12 févr. 2021 14:52
Dernière modification:12 févr. 2021 14:52
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