Interaktion i VirtUal Reality-miljöer är fortfarande en utmanande uppgift. Statisk handhållningsigenkänning är för närvarande den vanligaste och mest använda metoden för interaktion med handskinmatningsenheter. För att förbättra naturligheten av interaktion, och därmed minska användargränssnittet inlärningstiden, finns det ett behov av att kunna känna igen dynamiska gester. Dynamic Gesture Recognition (DGR) är svårt av olika skäl. De stora variationerna i hastigheten för utförandet av olika faser av en gest är en sådan anledning. En annan är kvaliteten och positionerna hos de fysiska egenskaper som beskriver en gest själv. Dessa problem överdrivs sedan av de skillnader som uppstår när olika människor försöker samma gest, liksom när samma person försöker upprepa avrättningar av samma gest. Andra faktorer som påverkar svårigheten med DGR är det känslomässiga tillståndet hos den person som gör gesten och noggrannheten hos den inmatningsanordning som används. Och slutligen måste en stor mängd data behandlas i realtid på grund av stora variationer i tiden för att utföra en gest. I detta dokument beskriver vi vår strategi för att övervinna svårigheterna med DGR med hjälp av neurala nätverk. Backpropagation neurala nätverk har redan visat sig vara lämpliga och effektiva för hållningsigenkänning. Den omfattande mängden uppgifter som ingår i insättningsgarantisystemet kräver dock ett annat tillvägagångssätt. På grund av egenskaper som topologibevarande och automatiskt lärande är Kohonen Feature Maps särskilt lämpliga för att minska det stora datautrymme som är resultatet av en dynamisk gest och som därmed genomförs för denna uppgift.
REF föreslog användning av neurala nätverk för dynamisk gestigenkänning.
Dynamic gesture recognition using neural networks: a fundament for advanced interaction construction
{'venue': 'Electronic Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}