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J-GLOBAL ID：201702262037461545   整理番号：17A1352082

線形光学センサを用いたジェスチャ認識における姿勢分類【Powered by NICT】

Pose classification in the gesture recognition using the linear optical sensor

著者 (3件)： Czuszynski Krzysztof (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics, Gdansk University of Technology, Poland) ,  Ruminski Jacek (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics, Gdansk University of Technology, Poland) ,  Wtorek Jerzy (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics, Gdansk University of Technology, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： HSI  ページ： 18-24  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： プリミティブの配列に基づくジェスチャを認識するために,識別手姿勢の能力を持つ,モバイルデバイスのためのジェスチャセンサは効率的で正確な分類器を必要とする。光リニアセンサのための姿勢認識の二つの方法を提案し,検証した。Gauss分布適合と人工神経回路網に基づく方法は二種類分類手法である。三種類の手の姿勢の,結合した指の数の異なる,を調べた。センサに密接に位置する手に起因する反射光強度パターンは十四の特徴にパラメータ化した。手転位に起因する反射パターンの変化は,方法の最初の二変数関数の採用で減少した。一つおよび二つの隠れ層トポロジーは,ニューラルネットワーク関連アプローチで検討した。両方法は訓練セットの試料を用いて設計と他の(試験)セットを用いて検証した。結果はGauss分布フィッティングとANN(人工ニューラルネットワーク)のための90.02%に基づく方法に対して81.19%の認識率をもたらす平均を示した。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： 位相幾何学 ,  *センサ ,  *線形性 ,  正規分布 ,  *光センサ ,  パラメタリゼーション ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 認識率 ,  隠れ層 ,  反射光 ,  姿勢認識 ,  ラインセンサ ,  モバイルデバイス ,  *身振り ,  *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 (5件)： 線形 ,  光学センサ ,  ジェスチャ認識 ,  姿勢 ,  分類