Das vorliegende Buch stellt ein Gestenerkennungssystem vor, welches acht definierte Gesten unterscheidet. Die Gesten zeichnet eine prototypisch realisierte, Arduino basierte Hardware Plattform auf. Die Hardware ist zu diesem Zweck auf einem Kopfhörer fixiert und mit Inertialsensoren bestückt. Eine Studie mit 23 Teilnehmern beschafft die Trainings- und Testdaten für das auf zwei Arten umgesetzte Gestenerkennungssystem. Der erste Ansatz verwendet den Abstandsalgorithmus Dynamic Time Warping (DTW) und erreicht auf den Testdaten eine Erkennungsrate von 96 Prozent. Im zweiten Ansatz wird eine Support Vector Machine (SVM) auf der Basis von ausgewählten Features trainiert. Die Erkennungsrate liegt bei diesem Ansatz bei 97 Prozent. Eine Diskussion von Vor- und Nachteilen der unterschiedlichen Ansätze ist ebenfalls Bestandteil dieser Arbeit. Neben der Gestenerkennung beinhaltet das System die Funktionalität zur Reduktion der Trainingsdaten. In Bezug auf den Abstandsalgorithmus DTW führt dies zu signifikanten Verbesserungen der Erkennungsgeschwindigkeit.

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