Recognizing 3D Trajectories as 2D Multi-stroke Gestures

Abstract

This section reproduces some gesture templates belonging to the six datasets used in the experiment. Cross "X" Circle "O" V-mark "V" Caret "^" Square "[]" Recognizing 3D Trajectories as 2D Multi-stroke Gestures 198:23 B RECOGNITION RATES B.1 Two-planes Testing In this section, we report the results of a preliminary testing of Rubine3D on two planes instead of three planes, for which a decrease of accuracy has been observed.

Penerapan Algoritma $Q Super Quick Recognizer Untuk Pengenalan Angka

“…Dapat dilatih dengan sejumlah data yang bervariasi dan hanya melibatkan geometri dasar dan trigonometri dalam sekitar 100 baris kode [9]. $1 Mengimplementasikan algoritma pencocokan templat atau template matching untuk mengklasifikasikan kandidat di antara template $1 menentukan kumpulan titik yang direkam sebelumnya dan dibandingkan dengan kumpulan titik yang di input, $N mengenali tulisan garis dengan menyimpan segala permutasi urutan jarak setiap poin ,ekstensi signifikan ke $1 yang secara otomatis menghasilkan semua variasi multi-stroke [10]. $P menyimpan garis dengan menggunakan Point Cloud, membandingkan dua point cloud berdekatan dengan memakai pendekatan aproksimasi Hungarian Algorithm serta $Q mengimplementasikan pengabain awal selama proses point cloud , hanya memanggil function Cloud-Distance saat diperlukan saja yang menyebabkan pengurangan beban kerja pada perangkat dan juga menghemat waktu ekstra dibandingkan dengan $P [4].…”