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J-GLOBAL ID：202202235377424042   整理番号：22A0397106

スタートとエンドフレーム間の類似性に基づく連続指ジェスチャスポッティングと認識【JST・京大機械翻訳】

Continuous Finger Gesture Spotting and Recognition Based on Similarities Between Start and End Frames

著者 (4件)： Benitez-Garcia Gibran (Department of Advanced Science and Technology, Toyota Technological Institute, Nagoya, Japan) ,  Haris Muhammad (Department of Advanced Science and Technology, Toyota Technological Institute, Nagoya, Japan) ,  Tsuda Yoshiyuki (DENSO Corporation, Kariya, Japan) ,  Ukita Norimichi (Department of Advanced Science and Technology, Toyota Technological Institute, Nagoya, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 23  号： 1  ページ： 296-307  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  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： 単一および連続指ジェスチャーによって制御された非接触車内装置は,二次装置を操作する間,運転に関する快適性および安全性を提供することができる。指ジェスチャの認識は,(i)ジェスチャーと非ゲストフレーム間の類似性,および(ii)連続ジェスチャーの時間境界を同定する困難さにより,困難なタスクである。さらに,(iii)ジェスチャー継続時間のクラス内変動性は,車内機器の制御を意図した指ジェスチャを認識するための重要な問題である。困難(i)と(ii)処理するために,連続ジェスチャーが境界フレームを検出し,各ジェスチャのスタートとエンド境界の間の手の類似性を評価することにより,ジェスチャースポッティング法を提案した。続いて,スポット付きフレームの集合から抽出した特徴の時間的正規化に基づくジェスチャ認識を導入し,困難(iii)を克服した。この正規化は,同じ限定された特徴を持つ任意のジェスチャの表現を可能にする。コンパクトな深層ニューラルネットワークに基づくアプローチを提案することにより,実時間性能を確実にする。さらに,GPU要求なしでも,実時間で実行される手作業特徴に基づく第二のアプローチによる提案の有効性を実証した。さらに,安全運転要求をカバーする非トリミングビデオ上の2,800以上のインスタンスを含む,連続指ジェスチャのデータセットを捉える現実的な運転セットアップを提示した。このデータセットにより,著者らの両手法は,GPUとCPU上で,それぞれ,53fpsと28fpsで,従来の研究よりも約13fps速く実行でき,一方,より良い性能(少なくとも5%高い平均tIoU)を達成した。Copyright 2022 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： 快適性 ,  類似性 ,  有効性 ,  継続時間 ,  *正規化
準シソーラス用語： *身振り ,  ポッティング ,  ジェスチャー認識 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： スタート ,  類似性 ,  指