Abstract-I detta dokument utvecklar vi ett visionsbaserat system som använder en kombinerad RGB och djupdeskriptor för att klassificera handgester. Metoden studeras för ett gränssnitt mellan människa och maskin i bilen. Två sammankopplade moduler används: en som upptäcker en hand i området för interaktion och utför användarklassificering, och en annan som utför gestigenkänning. Genomförbarheten av systemet demonstreras med hjälp av en utmanande RGBD hand gest data som samlats in under inställningar av gemensam belysning variation och ocklusion. Index Terms-Depth cue analys, förarassistans system, hand gest erkännande, människa-maskin interaktion, infotainment.
Ohn-Bar et al REF upptäcker först en hand i interaktionsområdet och kombinerar sedan RGB och djupdeskriptor för klassificering.
Hand Gesture Recognition in Real Time for Automotive Interfaces: A Multimodal Vision-Based Approach and Evaluations
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}