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Home Automation-Based Health Assessment Along Gesture recognition via Inertial Sensors

Computers, Materials & Continua 2023年第4期75卷 2331-2346页

作者： Hammad Rustam Muhammad Muneeb Suliman A.Alsuhibany Yazeed Yasin Ghadi Tamara Al Shloul Ahmad Jalal Jeongmin Park Department of Computer Science Air UniversityIslamabad44000Pakistan Department of Computer Science College of ComputerQassim UniversityBuraydah51452Saudi Arabia Department of Computer Science and Software Engineering Al Ain UniversityAl Ain15551UAE Department of Humanities and Social Science Al Ain UniversityAl Ain15551UAE Department of Computer Engineering Korea Polytechnic University237 Sangidaehak-ro Siheung-siGyeonggi-do15073Korea

hand gesture recognition (HGR) is used in a numerous applications,including medical health-care, industrial purpose and sports *** have developed a real-time hand gesture recognition system using inertialsensors for the smart home application. Developing such a model facilitatesthe medical health field (elders or disabled ones). Home automation has alsobeen proven to be a tremendous benefit for the elderly and disabled. Residentsare admitted to smart homes for comfort, luxury, improved quality of life,and protection against intrusion and burglars. This paper proposes a novelsystem that uses principal component analysis, linear discrimination analysisfeature extraction, and random forest as a classifier to *** have achieved an accuracy of 94% over the publicly benchmarked HGRdataset. The proposed system can be used to detect hand gestures in thehealthcare industry as well as in the industrial and educational sectors.

关键词： Genetic algorithm human locomotion activity recognition human–computer interaction human gestures recognition principal hand gestures recognition inertial sensors principal component analysis linear discriminant analysis stochastic neighbor embedding

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