Sammanfattning — Uppgiften med automatisk gestigenkänning är mycket utmanande på grund av förekomsten av oförutsägbara och tvetydiga handrörelser. I detta papper, en ny metod utvecklas med hjälp av den dolda Markov Modell baserad teknik. För att hantera icke-gesurmönster introducerar vi konceptet med en tröskelmodell som beräknar sannolikhetströskeln för ett inmatningsmönster och ger en bekräftelsemekanism för de preliminärt matchade gestmönstren. Tröskelmodellen är en svag modell för alla tränade gester i den meningen att dess sannolikhet är mindre än för den dedikerade gestmodellen för en given gest. Sannolikheten kan därför användas som ett adaptivt tröskelvärde för val av lämplig gestmodell. Den har dock ett stort antal stater och måste minskas eftersom tröskelmodellen konstrueras genom att man samlar in tillstånden för alla gestmodeller i systemet. För att komma till rätta med detta problem slås de stater med liknande sannolikhetsfördelningar samman med hjälp av den relativa entropiåtgärden. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden framgångsrikt kan extrahera utbildade gester från kontinuerlig handrörelse med 93,14 procent tillförlitlighet.
Deras metod för tröskelmodellering liknar begreppsmässigt Lees och Kim Refs arbete, som använde dolda Markov-modeller (HMMs).
An HMM-Based Threshold Model Approach for Gesture Recognition
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}