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J-GLOBAL ID：202102247991481450   整理番号：21A0566668

カラー記述子によるハンドジェスチャ認識【JST・京大機械翻訳】

Hand Gesture Recognition with Color Descriptors

著者 (3件)： Pei Zhijun (Tianjin University of Technology and Education,School of Electronic Engineering,Tianjin,China) ,  Wang Yaxin (Tianjin University of Technology and Education,School of Electronic Engineering,Tianjin,China) ,  Han Lei (Tianjin University of Technology and Education,School of Electronic Engineering,Tianjin,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ITAIC  ページ： 1822-1826  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： コンピュータビジョンに基づく手のジェスチャの認識は,個人に関して手のジェスチャーの特性における高い自由度または変動性のために,まだ挑戦的な問題である。本論文では,スケール不変特徴変換特徴に基づくカラー記述子と組み合わせて,クラス特異的DPLアルゴリズムまたは辞書ペア学習による視覚ベース認識を,スパース表現に基づく完全辞書学習の拡張として考えられる手ジェスチャ認識の応用のために提案した。また,DPL関連分類における各手画像に対する固定長特徴ベクトルを得ることは不要である。提案アプローチは,フルディジットとアルファベットを持つアメリカのサイン言語の公的に利用可能な手ジェスチャデータセットで評価した。得られた実験結果は,提供したアプローチが36クラスの手ジェスチャをうまく認識することを示した。別の方法で,提案した認識スキームは,分離した手のサインに対して97.18%の高い認識精度を提供でき,雑音の多いデータに対してロバストである。次に,カラー記述子に基づくDPLアルゴリズムを手のジェスチャ認識に適用できることを検証した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  雑音 ,  視覚 ,  *学習 ,  言語 ,  コンピュータビジョン ,  自由度 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 身振り ,  特徴ベクトル ,  *ジェスチャー認識 ,  認識精度 ,  スパース表現 ,  ハンドジェスチャー認識 ,  辞書学習 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： カラー ,  記述子 ,  ハンドジェスチャ認識