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Los gestos desempeñan un papel importante en permitir interacciones naturales con dispositivos informáticos, y forman una parte importante de la comunicación no verbal cotidiana. En cada vez más escenarios de aplicación de interacción por gestos, como la autenticación basada en gestos, la caligrafía, el dibujo e incluso la expresión artística, no solo los gestos subyacentes son complejos y consisten en múltiples trazos, sino que también la corrección de los gestos depende del orden en que se realizan los trazos. En este artículo, presentamos WiCG, un enfoque innovador y novedoso de detección WiFi para capturar y proporcionar retroalimentación sobre el orden de los trazos. Nuestro enfoque sigue el movimiento de la mano de los usuarios durante la escritura y aprovecha esta información en combinación con métodos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para inferir qué caracteres han sido escritos y en qué orden de trazos. Consideramos la caligrafía china como nuestro caso de uso, ya que los gestos resultantes son altamente complejos y su evaluación depende del orden correcto de los trazos. Desarrollamos un conjunto de análisis y algoritmos para superar muchos problemas de esta tarea desafiante. Hemos realizado experimentos extensos y estudios de usuarios para evaluar nuestro enfoque. Los resultados experimentales muestran que nuestro enfoque es altamente efectivo para identificar los caracteres escritos y su orden de trazos escritos. Mostramos que nuestro enfoque puede adaptarse a diferentes entornos de implementación y patrones de usuario.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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