Vi utvecklade en gest Salience baserad handspårning metod, och en gest spotting och igenkänning metod baserad på concatenated dolda Markov modeller. En 3-faldig korsvalidering med hjälp av ChAirGest-utvecklingsdatasetet med 10 användare ger en F1-poäng på 0,907 och en exakt temporal segmenteringshastighet (ATSR) på 0,923. Den genomsnittliga slutpoängen är 0.9116. Jämfört med att använda handens ledposition från Kinect SDK ger vår handspårningsmetod en 3,7% absolut ökning av igenkänning F1-poängen.
Med den här datauppsättningen presenterade REF en handspårningsmetod baserad på gesthalt, och inkapslade dolda Markov-modeller användes för att utföra gestfläckning och igenkänning.
Gesture spotting and recognition using salience detection and concatenated hidden markov models
{'venue': "ICMI '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}