دمج حساسات قابلة للارتداء وأخرى بدون تلامس للتعرف الذكي على الإيماءات

تُقدم طريقة جديدة لدمج مجموعات بيانات من حساسات متعددة باستخدام خوارزمية آلة الدعم الشعاعي الهرمية (HSVM). تم إجراء التحقق من هذه الطريقة تجريبيًا باستخدام نظام تعلم ذكي يجمع بين مصدرين مختلفين للبيانات. الحساسات تعتمد على حساس غير متصل، وهو رادار يكشف حركات اليدين والأصابع، بالإضافة إلى حساس قابل للارتداء، وهو مصفوفة حساسات ضغط مرنة تقيس توزيع الضغط حول المعصم. تم تطوير بنية HSVM لدمج أنواع بيانات مختلفة بفعالية من حيث معدل أخذ العينات، وتنسيق البيانات، ومعلومات الإيماءة من حساسات الضغط والرادار. في هذا السياق، يتم مقارنة الطريقة المقترحة بنتائج التصنيف من كل من الحساسين على حدة. هنا، تم جمع وتحليل مجموعات بيانات من 15 مشاركًا مختلفًا. تُظهر النتائج أن الرادار وحده يوفر دقة تصنيف متوسطة تبلغ 76.7%، بينما توفر حساسات الضغط دقة تبلغ 69.0%. ومع ذلك، فإن تحسين مخرجات حساسات الضغط باستخدام الرادار من خلال خوارزمية HSVM المقترحة يُحسن دقة التصنيف إلى 92.5%.