Projektgruppe Visual Analytics - Medieninformatik und Multimedia ...

3.3 Gesten und ihre Erkennung 61
Problem nicht detailliert genug beschrieben ist. Andernfalls kann das KNN nicht korrekt
laufen.
Abbildung 3.19: Ein einschichtiges rekursives KNN [San97]
Bei dem TDNN werden die aktuellen Daten und folgenden Daten (also zeitbasierend)
in Shift-Registern gespeichert. Da es grundsätzlich auf statischen KNNs basiert, kann
es so einfach implementiert und trainiert werden wie statische KNNs. Gesten mit
unterschiedlicher Geschwindigkeit korrekt zu erkennen, stellt jedoch ein Problem dar
[San97].
Abbildung 3.20: Beispiel eines TDNN [San97]
Eine weitere Möglichkeit der Gestenerkennung mit KNNs ist die Verwendung von Bayes
KNNs. Hier sind die Eingabeeinheiten stochastische Ereignisse, wobei die Zustände die
Wahrscheinlichkeit beinhalten, dass das Ereignis zu einem bereits erfolgten Ereignis
gehört [San97].