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J-GLOBAL ID：201702251383305446   整理番号：17A0115529

静的姿勢での手のジェスチャの認識のためのフレームワーク【Powered by NICT】

A framework for recognition of hand gesture in static postures

著者 (3件)： Vishwakarma D. K. (Department of Electronics and Communication Engineering, Delhi Technological University, Delhi, India) ,  Priyadarshani (Department of Electronics and Communication Engineering, Delhi Technological University, Delhi, India) ,  Singh Kuldeep (Bharat Electronics Ltd, Ghaziabad, U.P., India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCCA  ページ： 294-298  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： 本論文の目的は,静的手姿勢画像での手のジェスチャ認識手法を提示することである。研究の主なステップは,(a)からの画像の残りの手領域のセグメンテーション,(b)Gaborフィルタを用いた顕著性画像(c)特徴抽出の形成と配向勾配(PH OG)のピラミッドヒストグラムを含んでいる。YCbCrカラーモデルは,手の皮膚領域を検出するために用いられ,顕著性マップを手領域の端部に沿って視覚顕著な領域に高いランクを割り当てる。Gaborフィルタは,様々な方位でのテクスチャ特徴を抽出するのに使用され,PH OGは皮膚顕著性画像の空間分布を計算することにより,手の形状を抽出が比例する。最後に,抽出された特徴はサポートベクトルマシン(SVM)により分類するために用いた。提案したアルゴリズムの性能を,公開利用可能データセット上で実証し,これらのデータセットで達成された認識精度は類似の最新技術,優れた性能を示すと比較した。Copyright 2017 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： アルゴリズム ,  *画像 ,  情報公開 ,  特徴抽出 ,  空間分布 ,  サポートベクトルマシン ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 認識精度 ,  テクスチャ特徴 ,  視覚顕著 ,  顕著性マップ ,  Gaborフィルタ ,  ジェスチャー認識 ,  *身振り , 【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)： 姿勢 ,  手 ,  ジェスチャ ,  フレームワーク