文献

J-GLOBAL ID：201702244861609597   整理番号：17A1568200

人間-ロボット相互作用のための人間の手のジェスチャセグメンテーションの統合的枠組み【Powered by NICT】

An Integrative Framework of Human Hand Gesture Segmentation for Human-Robot Interaction

著者 (4件)： Ju Zhaojie (School of Computing, University of Portsmouth, Portsmouth, U.K.) ,  Ji Xiaofei (School of Automation, Shenyang Aerospace University, Shenyang, China) ,  Li Jing (School of Information Engineering and Jiangxi Provincial Key Laboratory of Intelligent Information Systems, Nanchang University, Nanchang, China) ,  Liu Honghai (School of Computing, University of Portsmouth, Portsmouth, U.K.)
資料名： IEEE Systems Journal  (IEEE Systems Journal)
巻： 11  号： 3  ページ： 1326-1336  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2238A  ISSN： 1932-8184  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,人間-ロボット相互作用に対する人間アプローチを用いたKinectにより獲得されたRGB深さ(RGB D)画像におけるセグメント手ジェスチャする新しいフレームワークを提案した。目標は,Kinectセンシングの誤差を低減し,その結果,ロボットNAOのための手ジェスチャのセグメンテーションの精度を改善することである。提案したフレームワークは二つの主要な新しいアプローチから構成されている。最初に,深さマップとRGB画像が重要な点を推定するために遺伝的アルゴリズムを使用して整列し,整列が抽出される点数の不確実性に対してロバストである。,Bayesネットワークに基づく修正期待-最大化(EM)アルゴリズムを適用することによりRGB画像で追跡手のジェスチャのエッジを精密化するために新しい手法を提案した。実験結果は,提案したアラインメント法であるRGB画像を用いた深さマップのマッチング正確にでき,EMアルゴリズムは,セグメント化された手のジェスチャのRGBエッジを調整することを示した。提案したフレームワークは,理解と解釈のNAOロボットの性能を改善するための人間-ロボット相互作用のシステムに統合して検証した。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： 画像 ,  マッチング ,  遺伝的アルゴリズム ,  アラインメント ,  アルゴリズム ,  *ロボット ,  不確実性 ,  精密化 ,  *セグメンテーション ,  ロバスト性
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  信念ネットワーク ,  *身振り ,  Kinect ,  *ヒューマンロボットインタラクション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  生体計測  (EL03020C) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人間-ロボット相互作用 ,  人間 ,  手 ,  統合 ,  枠組み