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J-GLOBAL ID：201702231212640267   整理番号：17A0297955

人間同士のインタラクション技術におけるジェスチャ検出と認識方法【JST・京大機械翻訳】

Hand Gesture Detection and Recognition Algorithm in Human Vehicle Interaction Technology

著者 (3件)： Lei Lei (College of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Technology) ,  Zhao Juanjuan (College of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Technology) ,  Shi Yaohua (College of Communication Engineering,Xidian University)
資料名： Taiyuan Ligong Daxue Xuebao  (Taiyuan Ligong Daxue Xuebao)
巻： 47  号： 6  ページ： 793-798  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2209A  ISSN： 1007-9432  CODEN： TLDXF3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 自動車運転環境におけるジェスチャ相互作用の要求を満たすために,改良自己生成ニューラルネットワークに基づくジェスチャ検出と認識法を提案した。この方法は,主にジェスチャ分割,特徴抽出,およびジェスチャー認識の3つの部分に分割される。まず第一に,粒子群最適化に基づく自己生成ニューラルネットワーククラスタリングアルゴリズムを使用して,画像のジェスチャー領域を検出して,次に,特徴ベクトルを抽出して,特徴ベクトルを構築して,最終的に,ニューラルネットワークによって分類された神経回路網を分類することによって分類した。この方法はジェスチャー検出と認識の各段階に対して最適化を行い、実験結果により、この方法は高い識別精度を達成でき、実行可能な高効率のジェスチャ検出と識別方法であることが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  画像 ,  特徴抽出 ,  神経回路網 ,  相互作用 ,  最適化
準シソーラス用語： 高効率 ,  特徴ベクトル ,  粒子群最適化 ,  ジェスチャー認識 ,  自動車運転 ,  *身振り , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： human-computer interaction ,  hand gesture recognition ,  self-generating neural networks ,  particle swarm optimization ,  feature extraction

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人間 ,  インタラクション技術 ,  ジェスチャ