Sammanfattning huvudkomponentanalys [6], Fourier-deskriptorer, neurala nätverk, orienteringshistogram [7] och partikelfilter [8]. Vi föreslår en snabb algoritm för att automatiskt känna igen en begränsad uppsättning gester från handbilder för vårt fokus erkännande av en fast uppsättning manuellt en robot styrprogram. Hand gestigenkänning är ett kommando av en robot, i en någorlunda strukturerad miljö utmanande problem i sin allmänna form. Vi överväger en i realtid. Därför är hastigheten, därav enkelheten i den fasta uppsättningen av manuella kommandon och en rimligen strukturerad algoritm viktig. Vi utvecklar och genomför en sådan miljö och utvecklar en enkel, men effektiv, procedur i detta arbete. Vårt tillvägagångssätt handlar om att segmentera förfarandet för gestigenkänning. Vår strategi innehåller hand baserat på hudfärg statistik, samt storlek begränsningar. steg för segmentering av handen regionen, lokalisera fingrarna, Vi hittar sedan tyngdpunkten (COG) i handregionen och slutligen klassificera gest. Algoritmen är också den längst bort från COG. Baserat på dessa preinvariant till översättning, rotation, och skala av handen. processing steg, vi härleder en signal som bär information om Vi visar effektiviteten av tekniken på verkliga aktiviteten av fingrarna i tecknet. Äntligen identifierar vi bilden. tecken baserat på den signalen. Vår algoritm är invariant till rotationer, översättningar och skala av handen. Dessutom, tekniken kräver inte lagring av en hand gest
I REF föreslogs en algoritm som automatiskt identifierar en begränsad uppsättning handgester för att styra robot som utför uppgifter.
A Fast Algorithm for Vision-Based Hand Gesture Recognition for Robot Control
{'venue': '2006 IEEE 14th Signal Processing and Communications Applications', 'journal': '2006 IEEE 14th Signal Processing and Communications Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}