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J-GLOBAL ID：201702261695923945   整理番号：17A0458169

SAEに基づく頭部ジェスチャ認識【Powered by NICT】

Head Gesture Recognition Based on SAE

著者 (1件)： Zixuan Zheng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CMVIT 2017  ページ： 76-80  発行年： 2017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： 最初に,深さ情報を組み合わせた2次元濃淡画像情報を持つ試料を得るために,試料に対するそれらの寄与を調整した。SAE使用は頭部ジェスチャ認識モデルを得た。最後に,認識モデルの精度を試験した。いくつかの伝統的な方法とは異なり,提案した方法は, GPU支援を必要とするRGB-D画像に対処するためにCNNを用い,PCは全ての実験手順を満たすことができる。本実験で最良の結果は平均12°付近のジェスチャ認識誤差を達成することができる。本研究のデータは,Biwi Kinect頭部姿勢データベースに基づいている。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 ,  二次元 ,  データベース ,  濃淡画像 ,  *認知モデル
準シソーラス用語： *ジェスチャー認識 , 【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 (3件)： SAE ,  頭部 ,  ジェスチャ認識