Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть DIGITAL PEN-MEMS SENSOR USING DIGITAL PEN PROJECTS-HAND GESTURE

  • Astro Ashokjee Students B.E projects
  • 2013-03-19
  • 2066
DIGITAL PEN-MEMS SENSOR USING DIGITAL PEN PROJECTS-HAND GESTURE
DIGITAL PENDIGITAL PEN PROJECTSMEMSMEMS SENSOREMBEDDED SYSTEMSECE PROJECTSE&I PROJECTSMAASTECH
  • ok logo

Скачать DIGITAL PEN-MEMS SENSOR USING DIGITAL PEN PROJECTS-HAND GESTURE бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно DIGITAL PEN-MEMS SENSOR USING DIGITAL PEN PROJECTS-HAND GESTURE или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку DIGITAL PEN-MEMS SENSOR USING DIGITAL PEN PROJECTS-HAND GESTURE бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео DIGITAL PEN-MEMS SENSOR USING DIGITAL PEN PROJECTS-HAND GESTURE

DIGITAL PEN PROJECTS USING MEMS ACCELEROMETER-This PROJECTS presents three different gesture recognition models which are capable of recognizing seven hand gestures, i.e., up, down, left, right, tick, circle, and cross, based on the input signals from MEMS 3-axes accelerometers. The accelerations of a hand in motion in three perpendicular directions are detected by three accelerometers respectively and transmitted to a PC via Bluetooth wireless protocol. An automatic gesture segmentation algorithm is developed to identify individual gestures in a sequence. To compress data and to minimize the influence of variations resulted from gestures made by different users, a basic feature based on sign sequence of gesture acceleration is extracted. This method reduces hundreds of data values of a single gesture to a gesture code of 8 numbers. Finally, the gesture is recognized by comparing the gesture code with the stored templates. Results based on 72 experiments, each containing a sequence of hand gestures (totaling 628 gestures), show that the best of the three models discussed in this paper achieves an overall recognition accuracy of 95.6%, with the correct recognition accuracy of each gesture ranging from 91% to 100%. We conclude that a recognition algorithm based on sign sequence and template matching as presented in this paper can be used for nonspecific-users hand-gesture recognition without the time consuming user-training process prior to gesture recognition.

DEAR STUDENTS,

IEEE BASED EMBEDDED SYSTEM PROJECTS(hardware projects)/FINAL YEAR PROJECTS/MINI PROJECTS/DIPLOMA PROJECTS

INPLANT TRAINING DETAILS, (ECE/EEE/E&I/CSE/BIOMEDICAL/IT/MECHATRONICS/AYTOMOBILES)&MSC ELECTRONICS..

project details......project details......dont hesitate, pl call me..........,dont hesitate, pl call me..........,

thanks
R.ASHOK KUMAR
MAASTECH
89. RANGARAJAPURAM MAIN ROAD(NEAR SBI BANK)
KODAMBAKKAM
CHENNAI-600024

PH:044-24844676
ASHOK KUMAR-098402 34766

ipt/projects full details....PL VISIT http://www.maastechindia.com (projects list,abstract,video,photo gallery)

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]