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J-GLOBAL ID：201802255522553079   整理番号：18A0647040

空間角度配列の再帰的モデルに基づく動的ジェスチャ認識アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Gesture Recognition Based on Space Angle Sequence Recurrence

著者 (5件)： Yang Jizheng (西北大学 信息科学与技術学院,西安,710127) ,  Feng Yun (西北大学 信息科学与技術学院,西安,710127) ,  Bo Qirong (西北大学 信息科学与技術学院,西安,710127) ,  Wang Hongyu (西北大学 信息科学与技術学院,西安,710127) ,  Zhang Xiao (西北大学 信息科学与技術学院,西安,710127)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 38  号： 11  ページ： 2547-2552  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 従来の動的ジェスチャー認識法の正確さが高くなく,ロバスト性が強くないという問題を解決するために,動的ジェスチャー軌跡の運動特性を研究し,そして,再帰的グラフ圧縮に基づくCK-1ジェスチャ類似性検出アルゴリズムを提案した。これはTraDotRP(Gesture Recognition based on the Traject-tory Dots Sequence Recurrence Plot)と呼ばれる。まず第一に,しきい値セグメンテーション法を用いて,移動体の軌跡を計算し,次に,軌道点と初期点との間の方向角を計算し,次に,ジェスチャー軌道の方向角の特徴抽出を行った。ジェスチャー軌跡のシーケンス不等長問題を克服するために,時間領域に基づくジェスチャー軌道シーケンスの再帰グラフを構築した。次に,MPEG-1圧縮アルゴリズムを用いて,ジェスチャーの再帰グラフの間のCK-1距離を計算し,最後に,動的ジェスチャ認識の目標を達成した。実験結果は,提案した方法が効果的にジェスチャー軌跡の長さの問題を解決することができて,120の動的ジェスチャのデータセットにおいて97.48%の精度を達成して,現在のジェスチャー認識アルゴリズムを上回ることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  MPEG ,  特徴抽出 ,  ロバスト性 ,  *アルゴリズム ,  軌跡 ,  移動体 ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 時間領域 ,  検出アルゴリズム ,  ジェスチャー認識 ,  *認識アルゴリズム ,  *身振り , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： dynamic gesture ,  trajectories ,  recurrence plot ,  MPEG-1

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 (4件)： モデル ,  ジェスチャ認識 ,  アルゴリズム ,  提案