Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Rozpoznawanie gestów statycznych ręki za pomocą rękawicy sensorowej
PL
W niniejszej pracy opisano rękawicę sensorową, umożliwiającą rozpoznawanie wybranych gestów ręki. W urządzeniu zastosowano 10 rezystancyjnych czujników ugięcia, zamocowanych za pomocą materiałowych kieszeni do rękawicy. Układ czujników tworzy dwa rzędy, jeden na wysokości stawów śródręczno-paliczkowych oraz drugi, na wysokości stawów międzypaliczkowych. Wykonany prototyp przetestowano na grupie trzech osób wykonujących 18 statycznych gestów polskiego języka migowego. Otrzymane dane sprawdzono pod kątem możliwości ich automatycznej klasyfikacji za pomocą trzech wybranych klasyfikatorów: k-najbliższych sąsiadów, naiwnego klasyfikatora bayesowskiego oraz drzewa decyzyjnego. Klasyfikacje przeprowadzano dla trójwymiarowego zbioru danych otrzymanych z czujników umiejscowionych nad stawami międzypaliczkowymi palców: środkowego, wskazującego i kciuka oraz dla dziesięciowymiarowego zbioru danych otrzymanych ze wszystkich czujników. Najlepsze wyniki klasyfikacji znaków dla obu zbiorów uzyskano za pomocą naiwnego klasyfikatora bayesowskiego, którego skuteczność wyniosła 66,66%.
EN
This work describes a sensor glove that allows real-time recognition of the position of the fingers. The device uses 10 resistive flex sensors fastened with material glove pockets. The sensor system consists of two rows, one at the height of the metacarpophalangeal joints and the second at the height of the interphalangeal joints. The prototype was tested on a group of three people performing 18 static gestures of Polish sign language. The data obtained was checked for the possibility of their automatic classification using three selected classifiers: k-nearest neighbours, naive Bayesian classifier and decision tree. Classifications were carried out for a simplified three-dimensional dataset obtained from sensors located above interphalangeal joints of the middle, index and thumb fingers and for the ten-dimensional dataset obtained from all sensors. The best character classification results for both sets were obtained for the naive Bayesian classifier, with a maximum recognition rate of 66.66%.
EN
Interactions between the atmosphere and the ocean determine boundary conditions for physical and biogeochemical processes in adjacent boundary layers, and the ocean surface is a complex interface where all air-sea fluxes take place and is a crucial valuable for ocean circulation and the ecosystem. We have chosen to study the differences between the relevant or most commonly used parameterizations for drag coefficient (CD) for the momentum transfer values, especially in the North Atlantic (NA) and the European Arctic (EA), using them together with realistic wind field. We studied monthly mean values of air-sea momentum flux resulting from the choice of different drag coefficient parameterizations, adapted them to momentum flux (wind stress) calculations using wind fields, sea-ice masks, as well as integrating procedures. We compared the resulting spreads in momentum flux to global values and values in the tropics, an area of prevailing low winds. We found that the spread of results stemming from the choice of drag coefficient parameterization was 14% in the Arctic, the NA and globally, but it was higher (19%) in the tropics. On monthly time scales, the differences were larger at up to 29% in the NA and 36% in the EA (in months of low winds) and even 50% locally (the area west of Spitsbergen). Comparing the values of drag coefficient from chosen parameterizations, it showed that momentum fluxes were largest for all months, in both regions with low and high winds, when the CD values increased linearly with wind speed.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.