Single Inertial Measurement Unit Embedded Gesture Recognition
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2020-01-20
Department
Major/Subject
Signal, Speech and Language Processing
Mcode
ELEC3031
Degree programme
CCIS - Master’s Programme in Computer, Communication and Information Sciences (TS2013)
Language
en
Pages
35+5
Series
Abstract
Embedded machine learning is a severely understudied topic. While there are studies regarding the subject, most of them concern high end microprocessors. Additionally, in these studies the machine learning model is almost always pretrained and uploaded to the embedded machine. This thesis will study the possibility of an embedded device that can be trained in real time to recognize simple hand gestures. To make sure the results were relevant to lower end processors, the study used only one accelerometer and a gyroscope, which were included inside an Inertial Measurement Unit (IMU). Relevant studies were reviewed and models were explored with simulation data. Based on the simulation results, k-nearest neighbors (kNN) algorithm and Hidden Markov Model (HMM) were confirmed to fit the requirements for the final implementation. The chosen hardware platform for the implementation was Suunto Movesense. Though the HMM implementation failed, accelerometer and gyro mean values were used to classify simple gestures with kNN. The best category scored an accuracy of 0.81 while the worst scored 0.46.Sulautettujen järjestelmien koneoppinen on liian vähän tutkittu aihe. Vaikka asiasta on tehty tutkimusta, suurin osa tutkimuksista liittyvät tehokkaiden mikroprosessorien käyttöön. Lisäksi näissä tutkimuksissa koneoppimismalli koulutetaan etukäteen ja ladataan jälkikäteen sulautettuun laitteeseen. Tämä diplomityö tutkii mahdollisuutta sulautetusta laitteesta, jonka käyttäjä voi reaaliajassa opettaa tunnistamaan yksinkertaisia käden eleitä. Jotta tutkimukset pätisivät matalampitehoisille prosessoreille, tutkimuksessa käytetään vain yhtä akselerometrin ja gyroskoopin sisältävää Inertial Measurement Unit:ia. Työssä käytiin läpi relevantteja tutkimuksia ja malleja tutkittiin simulaatiodatan avulla. Simulaatiotulosten perusteella k-nearest neighbours (kNN) ja Hidden Markov Models (HMM) todettiin täyttävän lopullisen implementaation vaatimukset. Laitteistoksi valittiin Suunnon Movesense. Vaikka HMM:än ohjelmointi epäonnistui, akselerometrin ja gyroskoopin dataa käytettiin luokittelemaan yksinkertaisia eleitä kNN:än avulla. Parhaan kategorian tarkkuus oli 0,81 ja huonoimman oli 0,46.Description
Supervisor
Kurimo, MikkoThesis advisor
Nikander, PekkaSouza Leite, Clayton
Keywords
embedded systems, machine learning, gesture recognition, kNN