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J-GLOBAL ID：201802239688749797   整理番号：18A1385950

ジェスチャ認識のための前進形態フィルタリング,相関および畳込み法【JST・京大機械翻訳】

Advance morphological filtering, correlation and convolution method for gesture recognition

著者 (4件)： Gubrele Poorva (Dept of IT, TIT (Excellence), Bhopal, M.P., India) ,  Prasad Ritu (Dept of IT, TIT (Excellence), Bhopal, M.P., India) ,  Saurabh Praneet (Dept of CSE, TIT, Bhopal, M.P., India) ,  Verma Bhupendra (Dept of CSE, TIT, Bhopal, M.P., India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSNT  ページ： 153-157  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： 手ジェスチャー認識システムを用いて,手ジェスチャーを用いてコンピュータと人間のインタフェイスを提供した。本論文では,アメリカのサイン言語ハンドアルファベットから25のアスペリティジェスチャを記憶するのに効率的な,一般的な手ジェスチャーを通して人間のコンピュータインタフェイスのための技術を提示した。本論文の展望は,合理的正確さによって手ジェスチャー認識のためにアルゴリズムを開発することであった。本研究では,相関分散プログラミングによる高レベル交差認識のために,低レベル空間時間記述子を自動的に撹拌するために,ドメイン独立学習法を用いた。特徴抽出はジェスチャー認識のための最も重要な方向であり,分類器への入力を与えることに関して実際に重要である。本研究では,Cannyエッジ検出器アルゴリズムを用いて,セグメント化された形態学的フィルタリング画像のエッジを見出し,画像中の手ジェスチャーの境界を生成し,次に,ジェスチャーの認識に適用される相関分散平均ベースプログラミングを行った。実験結果は,開発した方法が芸術の既存の状態より優れていることを非常に正確に示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *フィルタリング ,  特徴抽出 ,  言語 ,  学習 ,  セグメンテーション ,  検出器 ,  インタフェイス ,  *畳込み ,  画像 ,  アスペリティ ,  アルゴリズム ,  *形態 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： 身振り ,  *ジェスチャー認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (6件)： ジェスチャ認識 ,  前進 ,  形態 ,  フィルタリング ,  相関 ,  畳込み