Abstract Novel 3D förvärvsutrustning som djupkameror och Leap Motion har nyligen nått marknaden. Djupkameror gör det möjligt att få en fullständig 3D-beskrivning av den inramade scenen medan Leap Motion-sensorn är en anordning som uttryckligen är riktad för handgesterkännande och endast ger en begränsad uppsättning relevanta punkter. Detta dokument visar hur man gemensamt utnyttjar de två typerna av sensorer för exakt gestigenkänning. En ad hoc-lösning för ledkalibrering av de två anordningarna presenteras för det första. Därefter introduceras en uppsättning nya deskriptorer både för Leap Motion och för djupdata. Olika system baserade på avståndet mellan handprover från centroiden, på krökning av handens kontur och på det konvexa skrovet av handformen används och användningen av Leap Motion data för att hjälpa funktionen extraktion också beaktas. De föreslagna funktionsuppsättningarna matas till två olika klassificeringar, en baserad på flerklassiga SVM:er och en som utnyttjar Random Forests. Olika funktionsvalsalgoritmer har också testats för att minska komplexiteten i metoden. Experimentella resultat visar att en mycket hög noggrannhet kan erhållas från den föreslagna metoden. Det nuvarande genomförandet kan också genomföras i realtid.
Marin, Dominio och Zanuttigh i REF förklarade hur man utnyttjar två typer av sensorer för exakt gestigenkänning i realtid.
Hand gesture recognition with jointly calibrated Leap Motion and depth sensor
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}