Reconhecimento de gestos de membros superiores utilizando sensores de movimento e fotopletismografia - Rylo, Marcos Negreiros (Universidade Federal do Amazonas, 2023)
Este trabalho visa avaliar as técnicas de aprendizagem de máquinas usando fotopletismografia de baixa frequência associada a sensores de movimento de dispositivos vestíveis, tais como relógios inteligentes, no reconhecimento de gestos do pulso e dos dedos. Após a segmentação dos gestos baseado na identificação de artefatos de movimento no sinal de fotopletismografia (PPG), modelos de classificação utilizando Máquinas de Vetores de Suporte, Florestas Aleatórias e XgBoost foram treinados utilizando atributos estatísticas extraídas de sinais PPG e sensores de movimento. O projeto aponta que frequências de 25 Hz são adequadas para o processo de reconhecimento, alcançando resultados de até 82% precisão e 82% de revocação.