Denna artikel presenterar en interaktiv hand form igenkänning användargränssnitt för American Sign Language (ASL) fingerspelning. Systemet använder sig av en Microsoft Kinect-enhet för att samla in bilder på utseende och djup, och av OpenNI+NITE-ramverket för handdetektering och spårning. Handskaft som motsvarar bokstäver i alfabetet karakteriseras med hjälp av utseende och djupbilder och klassificeras med hjälp av slumpmässiga skogar. Vi jämför klassificering med utseende och djupbilder, och visar en kombination av båda leder till bästa resultat, och validera på en datauppsättning av fyra olika användare. Denna handformsdetektering fungerar i realtid och är integrerad i ett interaktivt användargränssnitt som gör det möjligt för undertecknaren att välja mellan tvetydiga upptäckter och integrerad med en engelsk ordbok för effektiv skrivning.
Nicolas Pugeault m.fl. REF föreslår ett system för igenkänning av handkonfigurationen i samband med ASL, med hjälp av Microsoft Kinect för att samla in information om utseende och djup, och OpenNI + Nite ram för att upptäcka och spåra handen.
Spelling it out: Real-time ASL fingerspelling recognition
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}