Não me atrapalhe: Trazendo eficiência energética para reconhecimento contínuo de gestos

O gesto é uma modalidade de interação do usuário atraente para permitir interações verdadeiramente em movimento. Ao contrário das interações por teclado e tela sensível ao toque, que requerem considerável atenção visual e impõem restrições rigorosas ao formato dos dispositivos móveis, as pessoas podem facilmente usar gestos manuais para realizar ações simples (por exemplo, recuperar mensagens de voz) sem precisar desacelerar. Neste artigo, apresentamos um pipeline de reconhecimento de gestos eficiente otimizado para reconhecimento "contínuo", minimizando a sobrecarga de processamento e melhorando a usabilidade ao não exigir que o usuário delimite explicitamente o início e o fim dos gestos. O pipeline é construído para permitir uma filtragem precoce de dados de sensores indesejados com custo mínimo de processamento e limitando a invocação de estágios intensivos em processamento (ou seja, HMM) a um subconjunto limitado de dados (<; 5% dos dados do sensor). Também apresentamos os resultados da nossa avaliação de um experimento com 10 usuários usando 17 gestos e demonstramos que podemos alcançar consideráveis economias de processamento e energia sem impactar na precisão geral do reconhecimento.