文献

J-GLOBAL ID：201802266079904858   整理番号：18A1406744

深さデータに基づくジェスチャ認識研究進展【JST・京大機械翻訳】

Research Progress on Hand Gesture Recognition Based on Depth Data

著者 (5件)： Chen Hongmei (江漢大学 交叉学科研究院,湖北 武漢,430056) ,  Lai Zhongyuan (江漢大学 交叉学科研究院,湖北 武漢,430056) ,  Zhang Yang (江漢大学 交叉学科研究院,湖北 武漢,430056) ,  Hu Huahua (江漢大学 交叉学科研究院,湖北 武漢,430056) ,  Zhao Weisheng (江漢大学 交叉学科研究院,湖北 武漢,430056)
資料名： Jianghan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Jianghan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 46  号： 2  ページ： 101-108  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3254A  ISSN： 1673-0143  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： ジェスチャーはマンマシンインタラクションの重要な手段の1つであり、視覚のジェスチャー認識は非接触式の相互作用の特徴を持ち、人工知能の分野でますます広く応用されている。しかし、従来の二次元光学カメラの制限により、収集したジェスチャー画像の品質は光と迷い背景の影響を受けやすく、これは手の勢いの抽出に重大な挑戦をもたらす。近年、深度撮影技術の新興は、上述の問題を解決するために新たなチャンスをもたらした。深さデータの補助の下で,視覚に基づくジェスチャ認識の新しい方法は,認識精度を向上させ,視覚ベースのジェスチャ認識システムの実用化を促進する。この背景において,データの角度から,深さデータの取得,一般的ジェスチャーデータセット,および深さデータに基づく認識方法の3つの側面から,深さデータに基づくジェスチャ認識研究の最新の進歩を紹介した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  カメラ ,  相互作用 ,  画像 ,  人工知能 ,  二次元 ,  *視覚
準シソーラス用語： 認識精度 ,  撮影技術 ,  非接触 ,  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 (3件)： ジェスチャ認識 ,  研究 ,  進展