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J-GLOBAL ID：201802274382315349   整理番号：18A2106544

手首-摩耗慣性センサを用いた手のジェスチャ認識のための新しいアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Novel Algorithm for Hand Gesture Recognition Utilizing a Wrist-Worn Inertial Sensor

著者 (3件)： Liu Yu-Tao (School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zhang Yong-An (School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zeng Ming (School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 18  号： 24  ページ： 10085-10095  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,手首摩耗慣性センサを用いた手ジェスチャ認識のための新しいテンプレート生成アルゴリズムを用いた動的時間ワーピング(DTW)に基づくテンプレートマッチング法を提案した。手の方位測定を用いてジェスチャー軌跡を再構成した。Riemannian距離によるDTW技術を用いて,ジェスチャー方位軌跡間の類似性測定を行った。提案したジェスチャー認識アルゴリズムは,データ前処理段階,訓練段階,認識段階の3段階から成る。最初に,移動固有平均フィルタを導入して,測定雑音と無意識ハンド振動の影響を抑制した。次に,二重閾値セグメンテーション方式を適用して,個々のジェスチャセグメントを抽出した。訓練段階では,ジェスチャにおける時間的および空間的変動に対処するために,固有平均化法と組み合わせた適応DTW重心平均化アルゴリズムを開発し,ジェスチャーテンプレートを生成した。クラス内DTW距離に従って,適切な排除閾値を決定した。認識段階において,入力ジェスチャーと各ジェスチャーテンプレートの間の拒絶比率を計算した。最後に,最近傍決定ルールを適用して認識結果を決定した。3600のジェスチャーサンプルのデータベース上で行った実験は,提案したDTWベースのジェスチャーテンプレート生成と分類アルゴリズムが既存の方法より優れていることを示した。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： セグメンテーション ,  *アルゴリズム ,  データベース ,  フィルタ ,  重心 ,  再構成 ,  *摩耗 ,  軌跡
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  認識アルゴリズム ,  身振り ,  テンプレートマッチング ,  ワーピング ,  *ジェスチャー認識 ,  *慣性センサ , 【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 (6件)： 手首 ,  摩耗 ,  慣性センサ ,  手 ,  ジェスチャ認識 ,  アルゴリズム