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Conference papers

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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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01698683
Contributor : Alexandra Kirsch <>
Submitted on : Thursday, February 1, 2018 - 3:36:36 PM
Last modification on : Wednesday, February 14, 2018 - 4:04:30 PM
Document(s) archivé(s) le : Wednesday, May 2, 2018 - 6:33:53 PM

File

holz17bewegungserkennung-prepr...
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Identifiers

  • HAL Id : hal-01698683, version 1

Citation

Heiko Holz, Benedikt Beuttler, Alexandra Kirsch. Bewegungserkennung mit Wearables für Embodied Trainings in Serious Games. Mensch und Computer 2017 - Tagungsband, Sep 2017, Ratisbonne, Germany. pp.259-262. ⟨hal-01698683⟩

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