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Bewegungserkennung mit Wearables für Embodied Trainings in Serious Games

Autor(en):
Holz, Heiko [DBLP] ;
Beuttler, Benedikt [DBLP] ;
Kirsch, Alexandra [DBLP]
Zusammenfassung
Embodied Trainings - Übungen mit Ganzkörperbewegungen und Gesten - können das Lernen mit computergestützten 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 Möglichkeit, 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 zwischen 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.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Holz, H., Beuttler, B. & Kirsch, A., (2017). Bewegungserkennung mit Wearables für Embodied Trainings in Serious Games. In: Burghardt, M., Wimmer, R., Wolff, C. & Womser-Hacker, C. (Hrsg.), Mensch und Computer 2017 - Tagungsband. Regensburg: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 259-262). DOI: 10.18420/muc2017-mci-0368
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title = {Bewegungserkennung mit Wearables für Embodied Trainings in Serious Games},
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editor = {Burghardt, Manuel AND Wimmer, Raphael AND Wolff, Christian AND Womser-Hacker, Christa} ,
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DateienGroesseFormatAnzeige
2017_MCI_368.pdf672.6Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

DOI: 10.18420/muc2017-mci-0368
Datum: 2017
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Poster

Keywords

  • Embodied Training
  • Mobile Serious Games
  • Gesture Recognition
  • Child-Computer Interaction
  • Wearable
Sammlungen
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