Sammanfattning — En ny metod för representation, erkännande och tolkning av parameteriserad gest presenteras. Med parameteriserad gest menar vi gester som uppvisar en systematisk rumslig variation; ett exempel är en punktgest där den relevanta parametern är den tvådimensionella riktningen. Vår strategi är att utvidga standard dolda Markov modell metod för gestigenkänning genom att inkludera en global parametrisk variation i utdata sannolikheter i HMM stater. Med hjälp av en linjär modell av beroende formulerar vi en förväntan-maximering (EM) metod för att träna parametrisk HMM. Vid testning maximerar en liknande EM-algoritm samtidigt PHMM:s utgående sannolikhet för den givna sekvensen och uppskattar kvantifieringsparametrarna. Med hjälp av visuellt härledda och direkt uppmätta tredimensionella handpositionsmätningar som ingång, presenterar vi resultat som visar att PHMM är överlägsen standard HMM-tekniker, samt större robusthet i parameteruppskattning med avseende på buller i ingångsfunktionerna. Sist utsträcker vi PHMM för att hantera godtyckliga smidiga (icke-linjära) beroenden. Den icke-linjära formuleringen kräver användning av en generaliserad förväntan-maximization (GEM) algoritm för både utbildning och samtidig erkännande av gest och uppskattning av värdet av parametern. Vi presenterar resultat på en pekande gest, där det ickelinjära tillvägagångssättet tillåter den naturliga sfäriska koordinatparameteriseringen av pekande riktning.
Wilson och Bobick REF använder en Parameterized-HMM för att modellera rumsliga pekande gester genom att lägga till en global variation paramters i utdatasannolikheterna i HMM-tillstånden.
Parametric Hidden Markov Models for Gesture Recognition
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}