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J-GLOBAL ID：202102265141539530   整理番号：21A0027664

視覚とタッチセンシングデータの融合に基づく手ジェスチャ認識【JST・京大機械翻訳】

Hand Gesture Recognition Based on the Fusion of Visual and Touch Sensing Data

著者 (3件)： Timbane F. T. (Department of Electrical Engineering, Tshwane University of Technology, Gauteng, Pretoria, South Africa) ,  Du S. (Department of Electrical Engineering, Tshwane University of Technology, Gauteng, Pretoria, South Africa) ,  Aylward R. (Department of Electrical Engineering, Tshwane University of Technology, Gauteng, Pretoria, South Africa)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12510  ページ： 483-493  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
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： コンピュータの使用は,その周りで日常生活を進化させるように急速に進化した。コンピュータ科学と技術の進歩により,人間とコンピュータの間の相互作用は,マウスとキーボードに限定されない。全身相互作用は,最も新しい技術によって支持された傾向である。手のジェスチャーは,照明条件,限られた手の動き,および手画像のオクルージョンによって,ますます一般的になる。本論文の目的は,高度な人間-コンピュータインタラクションの要求を満たすために,視覚とタッチセンシングデータを融合することにより,それらの課題を低減することである。このシステムの開発において,視覚とタッチパッドセンシングデータを用いて,機械学習を用いて指先を検出した。指先検出結果を,提案したハイブリッドハンドジェスチャ認識システムを形成するために,K最近傍分類装置によって融合した。次に,分類器を訓練して4つの手のジェスチャを分類した。分類器は,静的,遅い運動,および手の高速運動を有する3つの異なるシナリオで試験した。静的および低速移動手の両方に対するシステムの全体性能は,訓練および試験セットの両者に対して100%の精度であり,0%の偽陽性率であった。高速移動手シナリオにおいて,システムは95.25%の精度,94.59%の精度,96%の再現率,および5.41%の偽陽性率を得た。最後に,提案した分類器を用いて,Windowsメディアプレーヤーを制御するために,実時間,簡単,正確,信頼性,およびコスト効率の良いシステムを実現した。2つの入力センサーの融合の結果は,システムのより良い精度と再現性能を提供した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  相互作用 ,  信頼性 ,  分類装置 ,  照明条件 ,  キーボード ,  計算機科学 ,  センサ ,  コンピュータ ,  機械学習 ,  Windows ,  オクルージョン
準シソーラス用語： *ジェスチャー認識 ,  再現率 ,  指先 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 静的手ジェスチャ ,  ハイブリッドハンドジェスチャ認識 ,  人間-コンピュータインタフェイス ,  人間-機械インタフェイス ,  タッチパッド

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

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