I detta dokument presenterar vi en ny strategi för att erkänna handskyltar. I detta tillvägagångssätt är rörelseigenkänningen (handrörelserna) nära kopplad till rumslig igenkänning (handform). Systemet använder multiclass, multidimensionell discriminant analys för att automatiskt välja de mest diskriminerande linjära funktioner för gest classi katjon. En rekursiv partition träd approximator föreslås göra classi katjon. Detta tillvägagångssätt i kombination med vårt tidigare arbete på handsegmentering bildar ett nytt ramverk som tar upp de tre nyckelaspekterna av handskyltstolkning: handformen, platsen och rörelsen. Ramverket har testats för att känna igen 28 olika handskyltar. De experimentella resultaten visar att systemet uppnådde en igenkänningsgrad på 93,2 % för testsekvenser som inte har använts i träningsfasen. Det visas att vårt tillvägagångssätt ger bättre resultat än närmaste granne klassi katjon i eigen-subrymden.
REF använde normaliserade segmenterade handbilder som funktioner och rapporterade en igenkänningsgrad på 93,2 % på 28 olika tecken.
Appearance-Based Hand Sign Recognition from Intensity Image Sequences
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}