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J-GLOBAL ID：201602240952506478   整理番号：16A0975425

CamshiftアルゴリズムとHaar-like特徴に基づく実時間ジェスチャ認識システム【Powered by NICT】

Real-time gesture recognition system based on Camshift algorithm and Haar-like feature

著者 (4件)： Yu Yushan (School of Computer Science & Engineering, South China University of Technology, China) ,  Bi Sheng (School of Computer Science & Engineering, South China University of Technology, China) ,  Mo Yaoyang (School of Computer Science & Engineering, South China University of Technology, China) ,  Weiheng Qiu (School of Computer Science & Engineering, South China University of Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CYBER  ページ： 337-342  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,移動カメラにより獲得された画像での手のジェスチャの追跡と認識のためのCamshift[1]アルゴリズムとHaar類似特徴検出[2]の実時間組合せ法を提案した。Haar分類器は,ユーザの手色を獲得するシステムの初期化時に使用される。Camshiftアルゴリズムは標的閉塞を予防するための手の位置を追跡するために,得られた色を適用した,二次元Kalmanフィルタを伴う。静的手のジェスチャを認識する分類器を可能にするために採用されている種々の手のジェスチャのAdaboost学習アルゴリズム[3]を用いたオフライン訓練。Haar分類器により与えられる情報により,Camshiftと追跡が失われ標的と思われる,よりロバストな性能とが少なくなると考えられる。実験結果が示すように,皮膚の色擾乱や閉塞が存在する,提案した方法は,二つの方法の,特にいくつかの複雑なバックグラウンド条件におけるを単純に適用するよりも良好な性能を示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 閉塞 ,  二次元 ,  ロバスト性 ,  Kalmanフィルタ ,  *アルゴリズム ,  学習アルゴリズム ,  画像
準シソーラス用語： オフライン ,  特徴検出 ,  *身振り ,  移動カメラ ,  *ジェスチャー認識 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： CAMshift ,  アルゴリズム ,  実時間 ,  ジェスチャ認識