Bewegungserkennung mit Wearables für Embodied Trainings in Serious Games

Résumé : Embodied Trainings – Übungen mit Ganzkörperbewegungen und Gesten – können das Lernen mit com-putergestützten Lernspielen für Kinder mit Lernschwächen effizienter und motivierender gestalten. In dem Lernspiel "Silbenschwingen mit Betonung" nutzen wir die in Smartphones und Fitnessarmbänder eingebauten Accelerometer zur Bewegungs-und Gestenerkennung. Damit untersuchen wir die Möglich-keit, inwiefern solche Embodied Trainings auch für mobile Serious Games entwickelt werden können. Wir erreichen bei der Klassifizierung von Silbenschwüngen unter Einsatz von Dynamic Time Warping und nur einem Training pro Geste bei Erwachsenen eine Genauigkeit von 99.3% und bei Kindern zwi-schen 82.2% und 93.9%. Die Ergebnisse zeigen, dass einfache Gesten wie Silbenschwünge zuverlässig erkannt werden können, verdeutlichen jedoch auch die Herausforderung bei der Entwicklung von Embodied Trainings für Kinder.
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Communication dans un congrès
Mensch und Computer 2017 - Tagungsband, Sep 2017, Ratisbonne, Germany. Mensch und Computer 2017 - Tagungsband. Regensburg: Gesellschaft für Informatik e.V, pp.259-262, 〈http://muc2017.mensch-und-computer.de/〉
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Contributeur : Alexandra Kirsch <>
Soumis le : jeudi 1 février 2018 - 15:36:36
Dernière modification le : mercredi 14 février 2018 - 16:04:30
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Heiko Holz, Benedikt Beuttler, Alexandra Kirsch. Bewegungserkennung mit Wearables für Embodied Trainings in Serious Games. Mensch und Computer 2017 - Tagungsband, Sep 2017, Ratisbonne, Germany. Mensch und Computer 2017 - Tagungsband. Regensburg: Gesellschaft für Informatik e.V, pp.259-262, 〈http://muc2017.mensch-und-computer.de/〉. 〈hal-01698683〉

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