过去几十年计算机科学家的一项研究举措导致开发广泛的计算机算法和方法，以检查人类行为和沟通等不同方面，如情绪，语音和手势。同时，识别手势的大多数现有方法取决于使用可穿戴技术与单个传感器，只能识别有限数量的基本手势。
继Comenius大学研究团队进行的研究倡议之后，最近由多个惯性传感器驱动的手势识别的新系统，最近已经开发出通常的单个传感器。
“最近的论文提供了多个惯性传感器如何用于手势识别，”陈述了研究的研究人员之一。定制硬件原型和基于新型变压器的模型的提议的建立，以证明使用多个传感器可能会显着影响分类准确性的准确性，并允许更丰富的手势词汇表。
事实上，使用Waveglove - 新创建的手势识别 - 研究人员能够获得两个具有超过11000个手势样本的数据集。在此之后，研究团队设计了两种类型的手势词汇表，其中包含8个全手动运动，另一个包含10个更精心设计的手势，具有手指运动的变化。
“与此同时，与多个传感器相比，具有多种传感器，它允许与单次手持式传感器相比，富有词汇手势的设计和分类。”使用多个传感器的手势分类类似于我们日常生活中已经使用的手势。“因此，使用像波坡等设备的使用更容易，更自然。
