Published February 12, 2021
| Version v1
Publication
Open
Proposing a Recognition System of Gestures Using MobilenetV2 Combining Single Shot Detector Network for Smart-Home Applications
- 1. Hanoi University of Science and Technology
- 2. Ho Chi Minh City University of Technology
- 3. Vietnam National University Ho Chi Minh City
Description
The paper proposes a system for identifying gestures and actions in smart homes. The proposed method is based on MobilenetV2 feature extraction combining with single shot detector (SSD) network. We used eleven types of gestures of walking, sitting down, falling back, wearing shoes, waving hands, falling down, smoking, baby crawling, standing up, reading, and typing for recognizing the gestures. In this system, the data are captured from the camera of mobile devices that are used to detect the object. The results are obtained objects on the frame by a bounding box. The results show that the system meets the requirements with an accuracy of over 90% that is suitable for real application.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تقترح الورقة البحثية نظامًا لتحديد الإيماءات والإجراءات في المنازل الذكية. تعتمد الطريقة المقترحة على استخراج ميزة MobilenetV2 جنبًا إلى جنب مع شبكة كاشف اللقطة الواحدة (SSD). استخدمنا أحد عشر نوعًا من إيماءات المشي والجلوس والسقوط وارتداء الأحذية والتلويح بالأيدي والسقوط والتدخين وزحف الأطفال والوقوف والقراءة والكتابة للتعرف على الإيماءات. في هذا النظام، يتم التقاط البيانات من كاميرا الأجهزة المحمولة التي يتم استخدامها للكشف عن الكائن. يتم الحصول على النتائج كائنات على الإطار بواسطة صندوق محيط. تظهر النتائج أن النظام يلبي المتطلبات بدقة تزيد عن 90 ٪ مناسبة للتطبيق الحقيقي.Translated Description (French)
Le document propose un système d'identification des gestes et des actions dans les maisons intelligentes. Le procédé proposé est basé sur une combinaison d'extraction de caractéristiques MobilenetV2 avec un réseau de détecteurs à tir unique (SSD). Nous avons utilisé onze types de gestes : marcher, s'asseoir, se replier, porter des chaussures, agiter les mains, tomber, fumer, ramper bébé, se lever, lire et taper pour reconnaître les gestes. Dans ce système, les données sont capturées à partir de la caméra des appareils mobiles qui sont utilisés pour détecter l'objet. Les résultats sont obtenus des objets sur le cadre par un cadre de délimitation. Les résultats montrent que le système répond aux exigences avec une précision de plus de 90 % qui convient à une application réelle.Translated Description (Spanish)
El documento propone un sistema para identificar gestos y acciones en hogares inteligentes. El método propuesto se basa en la extracción de características MobilenetV2 combinada con una red de detector de disparo único (SSD). Utilizamos once tipos de gestos de caminar, sentarse, caerse, usar zapatos, agitar las manos, caerse, fumar, gatear, ponerse de pie, leer y escribir para reconocer los gestos. En este sistema, los datos se capturan desde la cámara de los dispositivos móviles que se utilizan para detectar el objeto. Los resultados se obtienen objetos en el marco mediante un cuadro delimitador. Los resultados muestran que el sistema cumple con los requisitos con una precisión de más del 90% que es adecuada para una aplicación real.Files
6610461.pdf.pdf
Files
(15.8 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:0b5b435fa2487f3a342ced6a30f44edb
|
15.8 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- اقتراح نظام التعرف على الإيماءات باستخدام MobilenetV2 يجمع بين شبكة كاشف اللقطة الواحدة لتطبيقات المنزل الذكي
- Translated title (French)
- Proposition d'un système de reconnaissance des gestes utilisant le réseau combiné de détecteurs à tir unique MobilenetV2 pour les applications de maison intelligente
- Translated title (Spanish)
- Propuesta de un sistema de reconocimiento de gestos utilizando MobilenetV2 que combina una red de detectores de disparo único para aplicaciones de hogar inteligente
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3133247942
- DOI
- 10.1155/2021/6610461
References
- https://openalex.org/W136619471
- https://openalex.org/W1978195512
- https://openalex.org/W2031342746
- https://openalex.org/W2052935318
- https://openalex.org/W2287866429
- https://openalex.org/W2507009361
- https://openalex.org/W2551059751
- https://openalex.org/W2593621665
- https://openalex.org/W2742727077
- https://openalex.org/W2901475354
- https://openalex.org/W2914296386
- https://openalex.org/W2974827766
- https://openalex.org/W3099938251
- https://openalex.org/W3106250896
- https://openalex.org/W4240042586
- https://openalex.org/W639708223