Vi fokuserar på gestigenkänning baserad på 3D-information i form av ett punktmoln av den observerade scenen. En deskriptor av scenen är byggd på grundval av en Viewpoint Feature Histogram (VFH). För att öka deskriptorns särskiljningsförmåga är scenen uppdelad i mindre 3D-celler och VFH beräknas för var och en av dem. En kontroll av metoden för offentligt tillgängliga polska och amerikanska teckenspråksdata som innehåller dynamiska gester samt handställningar som förvärvats av en tid för flygning (ToF) kamera eller Kinect presenteras. Resultat från korsvalideringstest ges. Handställningar är igenkännliga med hjälp av en närmaste granne klassificerare med stad-block avstånd. För dynamiska gester tillämpas två typer av klassificeringar: i) närmaste grannesteknik med dynamisk tidsförvrängning och ii) dolda Markov-modeller. Resultaten bekräftar nyttan av vårt tillvägagångssätt.
I sin tur använde författarna djupdata och Viewpoint Feature Histogram som den globala deskriptorn för scenen för polska och amerikanska statiska och dynamiska handgester erkännande.
Recognition of Hand Gestures Observed by Depth Cameras
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}