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J-GLOBAL ID：201802254051792285   整理番号：18A1442258

LeapMotionとサポートベクトルマシンによるジェスチャ認識【JST・京大機械翻訳】

Hand gesture recognition based on Leap Motion and SVM

著者 (4件)： Yang Wenlu (上海海事大学信息工程学院,上海,201306) ,  Qiao Haili (上海海事大学信息工程学院,上海,201306) ,  Xie Hong (上海海事大学信息工程学院,上海,201306) ,  Xia Bin (上海海事大学信息工程学院,上海,201306)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 37  号： 5  ページ： 47-50  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 手ジェスチャ認識をより多くの領域で拡張し,応用するために,LeapMotion体感装置の実時間追跡技術に基づき,ジェスチャーの三次元空間座標情報を得る方法を提案した。角度情報と相対座標情報をそれぞれ抽出し,ジェスチャ特徴データを構築し,ジェスチャ認識モデルを確立した。特徴データを正規化し,サポートベクトルマシン(SVM)分類器を用いて訓練,モデリング,分類を行い,ジェスチャ認識を実現した。実験結果は,角度データと座標データの平均認識率はそれぞれ96.6%と91.8%であることを示した。比較により、角度データを特徴値として高い正確性とロバスト性を持ち、単純な特徴値による制限を回避できた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  ロバスト性 ,  *サポートベクトルマシン ,  正規化
準シソーラス用語： 正確性 ,  認識率 ,  三次元空間 ,  身振り ,  体感 ,  *ジェスチャー認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Leap Motion sensor ,  hand gesture recognition ,  support vector machine(SVM)

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (2件)： サポートベクトルマシン ,  ジェスチャ認識