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J-GLOBAL ID：201702274489958115   整理番号：17A1548652

正準スーパーピクセルグラフに基づく手ジェスチャ認識システム【Powered by NICT】

A hand gesture recognition system based on canonical superpixel-graph

著者 (5件)： Wang Chong (Faculty of EECS, Ningbo University, Ningbo, PR China) ,  Liu Zhong (Department of EEE, The University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Zhu Minfeng (College of Control Science & Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, PR China) ,  Zhao Jieyu (Faculty of EECS, Ningbo University, Ningbo, PR China) ,  Chan Shing-Chow (Department of EEE, The University of Hong Kong, Hong Kong)
資料名： Signal Processing: Image Communication  (Signal Processing: Image Communication)
巻： 58  ページ： 87-98  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0844A  ISSN： 0923-5965  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,新しい正準スーパーピクセルグラフアースムーバ距離(CSG EMD)計量に基づく新しい手ジェスチャ認識システムを提案した。スーパーピクセルアースムーバ距離(SP EMD)の性能,深さベースのハンドジェスチャー認識のために設計された最近提案された距離計量を改善することを目指した。実生活では,人々は自分自身の習慣を持つある種の手のジェスチャ,異なる指姿勢と手の形状の多様性をもたらすを実施した。そのような多様性はSP EMDの精度に影響を与える可能性があり,その性能を劣化させるであろう。本論文では,この問題を緩和するための新しい距離計量CSG EMDを提案した。非標準指姿勢を考慮し,手のジェスチャのための良く構造化された指姿勢中性形状表現をもたらす正準スーパーピクセルグラフの形で組織化される散乱スーパーピクセル。さらに,構造応力ベース融合方式は,ジェスチャ認識のための,すなわちCSG EMD,提案した距離メトリックを定式化に適用した。五公共ジェスチャデータセット上での実験結果は,提案したCSG EMDベースシステムは,比較した他の最先端のアルゴリズムよりも優れた認識精度を達成できることを示した。その優位性はさらに二実際の応用で実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *距離計 ,  定式化 ,  形態 ,  散乱 ,  アルゴリズム ,  構造形成
準シソーラス用語： 認識精度 ,  最先端 ,  ホップ数 ,  形状表現 ,  中性 ,  *身振り ,  ハンドジェスチャー認識 ,  *ジェスチャー認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 手のジェスチャの認識 ,  Kinect ,  スーパピクセルアースムーバの距離 ,  正準形式

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 手 ,  ジェスチャ認識