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J-GLOBAL ID：202002283397629923   整理番号：20A1582090

融合関節回転特徴と指先距離特徴のジェスチャ認識【JST・京大機械翻訳】

Hand Gesture Recognition Based on Joint Rotation Feature and Fingertip Distance Feature

著者 (5件)： Miao Yongwei (浙江理工大学信息学院 杭州 310018) ,  Li Jiaying (浙江理工大学信息学院 杭州 310018) ,  Liu Jiazong (浙江理工大学信息学院 杭州 310018) ,  Chen Jiazhou (浙江工業大学計算机科学与技術学院 杭州 310023) ,  Sun Shusen (浙江理工大学信息学院 杭州 310018)
資料名： Jisuanji Xuebao  (Jisuanji Xuebao)
巻： 43  号： 1  ページ： 78-92  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2531A  ISSN： 0254-4164  CODEN： JIXUDT  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： 人間-コンピュータ相互作用の重要な方式として,ジェスチャ相互作用と認識は,コンピュータグラフィックス,バーチャルリアリティ,および人間-コンピュータ相互作用の研究の焦点になった。手ジェスチャーと手の関節点位置情報を直接抽出するジェスチャー認識方法は,通常,ジェスチャー間の差異を正確に表現するのが難しい。ジェスチャ認識における異なるジェスチャの自由度とジェスチャ画像の分解能が低いため、背景乱雑、手が遮蔽され、指の形状寸法が違う、個人差が手ジェスチャ特徴に不正確などの問題を引き起こす。本論文では,関節回転特性と指先距離特徴を組み合わせたジェスチャー特徴表現とジェスチャー認識法を提案した。まず第一に,手のテンプレートと手のセグメント構造から手の20の関節点の3D位置情報を抽出する。次に,手の関節点の位置情報を用いて,四元数関節の回転特徴と指先の距離特徴を抽出し,この表現はジェスチャー特徴の固有表現を構成する。最後に,一対一サポートベクトルマシン(SVM)を用いて,ジェスチャーを効果的に識別した。本文では、新しいジェスチャ特徴表示と抽出方法を提案し、この表現は関節回転情報と指先距離特徴を融合した。さらに,この特徴表現は,手ジェスチャー点の位置情報を一意に表現できることを証明した。同時に、一対一のSVMマルチ分類策略に基づくジェスチャー分類と識別を提案した。ASTARの静的ジェスチャ深さマップデータセットにおける8種類の中国デジタルジェスチャと21種類のアメリカアルファベットジェスチャデータセットについてそれぞれ実験検証を行い、その分類識別精度はそれぞれ99.71%と85.24%であった。実験結果は,関節回転特徴と指先距離特徴に基づく融合特徴が,異なるジェスチャーの幾何学的特徴をよく表現し,静的ジェスチャーを正確に表現し,ジェスチャー認識を行えることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  コンピュータグラフィックス ,  分解能 ,  自由度 ,  三次元 ,  四元数 ,  手関節 ,  *コンピュータ ,  バーチャルリアリティ ,  位置情報 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *身振り ,  個人差 ,  *ジェスチャー認識 ,  *指先 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 融合 ,  関節 ,  指先 ,  ジェスチャ認識