En metod för att känna igen mänskliga handgester från en monocular temporal sekvens av bilder presenteras. Särskilt oroande är representationen och erkännandet av handrörelser som används i enhands American Sign Language (ASL). Metoden utnyttjar tidigare språkliga analyser av manuella språk som bryter ner dynamiska gester i deras statiska och dynamiska komponenter. Den första nivån av nedbrytning är i termer av tre uppsättningar av primitiva, hand form, plats och rörelse. Ytterligare nivåer av nedbrytning innebär lexik- och straffnivåer och är en del av vår plan för framtida arbete. Vi föreslår och visar därefter att med tanke på en monokulär gestsekvens kan kinematiska egenskaper återvinnas från den skenbara rörelse som ger distinkta signaturer för 14 primitiva rörelser av ASL. Metoden har implementerats i programvara och utvärderats på en databas med 592 gestsekvenser med en total igenkänningsgrad på 86,00% för helautomatisk behandling och 97,13% för manuellt initierad behandling.
REF använder kinematiska funktioner för att identifiera amerikanskt teckenspråk.
Hand Gesture Recognition within a Linguistics-Based Framework
{'venue': 'In Proc. ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}