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J-GLOBAL ID：201902265267511451   整理番号：19A1661032

位相特徴を用いた手のジェスチャ認識【JST・京大機械翻訳】

Hand gesture recognition using topological features

著者 (3件)： Mirehi Narges (Department of Computer Science, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran) ,  Tahmasbi Maryam (Department of Computer Science, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran) ,  Targhi Alireza Tavakoli (Department of Computer Science, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 78  号： 10  ページ： 13361-13386  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハンドジェスチャ認識(HGR)は,ヒューマンコンピュータインタラクションアプリケーションの研究の主要領域の1つである。ほとんどの既存のアプローチはピクセルの局所的または幾何学的性質に基づいている。依然として,回転,スケール,照明,摂動,およびオクルージョンに対する感度などのHGR法に関するいくつかの重大な課題がある。本論文では,グラフの観点からHGRを研究した。著者らは,Growingニューラルネットワーク(GNG)アルゴリズムによって構築されたグラフに基づく意味のある形状特徴の集合を導入した。これらの特徴は,このグラフのトポロジー的性質から構成される。トポロジー的特徴の保存におけるグラフ特性は,異なる変形,スケール,および雑音に対する安定性を改善する。著者らは,NTU Handに関する著者らの方法を評価して,最先端の方法によってデータセットを得た。また,2170画像を含む異なる手ジェスチャに対する包括的データセット(SBU-1)を作成した。このデータセットは,多くの可能な変形と変動およびいくつかの調音を含んでいる。既存のデータセットの大部分はこれらの変動を捉えていない。最新の結果と比較して,類似の認識率を保存しながら,スケール,回転および雑音に対するアルゴリズムのロバスト性を示した。Copyright 2019 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *位相 ,  調音 ,  アルゴリズム ,  雑音 ,  オクルージョン ,  位相幾何学 ,  摂動 ,  ニューラルネットワーク ,  ロバスト性 ,  画素 ,  応用プログラム
準シソーラス用語： 認識率 ,  *身振り ,  ヒューマンコンピュータインタラクション ,  *ジェスチャー認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 手のジェスチャ認識 ,  成長するニューラルガスアルゴリズム ,  トポロジー的特徴 ,  隣接行列 ,  線形判別分析(LDA) ,  NTUハンドのデータセット

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 位相 ,  手 ,  ジェスチャ認識