Rozpoznawanie cyfr arabskich pisanych ręcznie na podstawie sygnałów z 3-osiowego akcelerometru za pomocą metody DTW z uwzględnieniem różnych kryteriów detekcji

• Autorzy: Augustyn Małgorzata

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2022.11.36

Warianty tytułu

EN

Recognition of handwritten digits on the basis of signals from a 3-axis accelerometer using the DTW method taking into account various detection criteria

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono algorytm opracowany do przetwarzania sygnałów pomiarowych z 3-osiowego akcelerometru, które przyjęto do opisu ruchu pióra podczas odręcznego pisania cyfr. Do rozpoznawania wspomnianych symboli zastosowano metodę DTW z uwzględnieniem różnych kryteriów detekcji. W artykule zaprezentowano wyniki oceny dokładności rozpoznawania cyfr arabskich. Wykazano, że dokładność rozpoznawania cyfr arabskich metodą DTW zależy od przyjętego kryterium detekcji.

EN

The article presents an algorithm developed for processing measurement signals from a 3-axis accelerometer, which was adopted to describe the movement of the pen when writing digits by hand. The DTW method was used to recognize these symbols, taking into account different detection criteria. The article presents the results of the assessment of the accuracy of digits recognition. It has been shown that the accuracy of digits recognition using the DTW method depends on the adopted detection criterion.

Słowa kluczowe

PL

rozpoznawanie symboli pisanych ręcznie; akcelerometr; cyfrowe przetwarzanie sygnałów; DTW

EN

handwritten symbol recognition; accelerometer; digital signal processing; DTW

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2022
• Tom: R. 98, nr 11
• Strony: 177--180
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Augustyn Małgorzata

• Politechnika Rzeszowska, Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych, ul. W. Pola, 35-959 Rzeszów

• https://orcid.org/0000-0001-7093-021X

Bibliografia

• [1] Guilbert J., Alamargot D., Morin M.-F., Handwriting on a tablet screen: Role of Visual and proprioceptive feedback in the control of movement by children and adults, Human Movement Science 65, (2019), 30-41
• [2] Pan T.-Y., Kuo Ch.-H., Liu H.-T., Hu M.-Ch., Handwriting Trajectory Reconstruction Using Low-Cost IMU, IEEE Trans. on Industrial Electronics, No. 3, (Czerwiec 2019), 261-270
• [3] Pan T.-Y., Kuo Ch.-H., Hu M.-Ch., A noise reduction method for IMU and its application on handwriting trajectory reconstruction, 2016 IEEE International Conference on Multimedia & Expo Workshops (ICMEW), (2016)
• [4] Wang J.-S., Hsu Y.-L., Chu C.-L., Online Handwriting Recognition Using an Accelerometer-Based Pen Device, 2nd International Conference on Advances in Computer Science and Engineering (CSE 2013), (2013), 229-232
• [5] Wang J-S., Chuang F -C., An accelerometer-based digital pen with a trajectory recognition algorithm for handwritten digit and gesture recognition, IEEE Trans. on Industrial Electronics, No. 59, (July 2012), 2998–3007
• [6] Griechisch E., Malik M.I., Liwicki M., Online Signature Verification using Accelerometer and Gyroscope, 16th Biennial Conference of the International Graphonomics Society, (June 2013), 143-146
• [7] Hsu Y.-L., Chu Ch.-L., Tsai Y.-J., Wang J.-S., An Inertial Pen With Dynamic Time Warping Recognizer for Handwriting and Gesture Recognition, IEEE Sensors Journal, No.15, (January 2015), 154-163
• [8] Zieliński T., Cyfrowe Przetwarzanie Sygnałów. Od teorii do zastosowań., WKiŁ, (2016)
• [9] Wilk B., Augustyn M.: Parametrization of the acceleration signals recorded during handwriting, IEEE Signal Proccessing Symposium, (2019), 189-192
• [10] Han B.-K.., Lim J.G., Kwon D.-S., Acceleration Feature Extraction for Handwritings with Natural Similarities, ICROS-SICE International Joint Conference, (2009), 1095-1099

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).