Abstract-Automatisk uppfattning av människans hållning och gest från syningång har en viktig roll i utvecklingen av intelligenta videosystem. I detta dokument presenterar vi en ny gest igenkänningsmetod för mänsklig dator interaktivitet baserad på markör-mindre överkropp pose tracking i 3D med flera kameror. För att uppnå den robusthet och prestanda i realtid som krävs för praktiska tillämpningar är tanken att bryta det exponentiellt stora sökproblemet i överkroppen posera i två steg: först, 3D-rörelser överkroppen extremiteter (dvs. huvud och händer) spåras. Med hjälp av kunskap om övre kroppsmodellens begränsningar används sedan dessa extremiteters rörelser för att dra slutsatsen att hela 3D-överkroppens rörelse är ett inverst kinematiskt problem. Eftersom huvud och hand regioner är typiskt väl definierade och genomgår mindre ocklusion, spårning är mer tillförlitlig och kan möjliggöra mer robust överkropp utgör bestämning. Dessutom, genom att bryta problemet med överkroppen utgör spårning i två steg, komplexiteten minskas avsevärt. Med pose tracking output, gest igenkänning görs sedan baserat på den längsta gemensamma subsequence likhet mätning av övre kroppen gemensamma vinklar dynamik. I vårt experiment ger vi en omfattande validering av den föreslagna överkroppen pose tracking från 3-D extremitet rörelse som visade goda resultat med olika ämnen i olika miljöer. När det gäller gesten erkännande baserat på gemensamma vinklar dynamik, vår experimentella utvärdering av fem ämnen som gör sex övre kropp gester med genomsnittliga klassificering accuracies över 90% indikerar löftet och genomförbarheten av det föreslagna systemet. Index Terms-Head och hand spårning, mänsklig aktivitet analys, omvänd kinematics, smart miljö, övre kroppsrörelse spårning.
Ett annat tillvägagångssätt är att studera uppfattningen av mänskliga ställningar och gester återkommande till en markörlös vision-baserad lösning för överkroppsspårning med flera kameror REF.
3-D Posture and Gesture Recognition for Interactivity in Smart Spaces
{'venue': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'journal': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}