Handgester är en viktig typ av naturligt språk som används inom många forskningsområden såsom människa-datorinteraktion och datorseende. Handgester igenkänning kräver föregående bestämning av handens position genom detektering och spårning. En av de mest effektiva strategierna för handspårning är att använda 2D visuell information såsom färg och form. Visuell-sensor-baserade handspårningsmetoder är dock mycket känsliga när spårning utförs under varierande ljusförhållanden. Eftersom handrörelser görs i 3D-utrymme är igenkännandet av handgester med hjälp av 2D-information till sin natur begränsat. I denna artikel, föreslår vi en ny realtid 3D handspårning metod i djuprymd med hjälp av en 3D djupsensor och använder Kalman filter. Vi upptäcker handkandidater med hjälp av rörelsekluster och fördefinierade vågrörelser, och spårar handplatser med Kalmanfilter. För att verifiera den föreslagna metodens effektivitet jämför vi den föreslagna metodens prestanda med den visuella metoden. Experimentella resultat visar att prestandan hos den föreslagna metoden ute utför visuell-baserad metod.
Park m.fl. föreslås ett annat tillvägagångssätt om händerna upptäcktes genom att använda rörelsekluster och fördefinierade wave motion REF.
3 D hand tracking using Kalman filter in depth space
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}