Abstract-Vi presenterar en ny strategi för multi-signal gest erkännande som behandlar samtidiga kropps- och handrörelser. Systemet undersöker temporal sekvenser av tvåkanaliga ingångssignaler som erhållits via statistisk slutledning som indikerar 3D kropp pose och hand pose. Lärande gestmönster från dessa signaler kan vara ganska utmanande på grund av förekomsten av långdistans tidsberoende och lågt signal-till-brusförhållande (SNR). Vi införlivar en Gaussian temporal-smoothing kärna i inference ramverket, fånga långdistans temporal-beroenden och öka SNR effektivt. En omfattande uppsättning experiment utfördes, så att vi kan (1) visa att kombinera kropp och hand signaler avsevärt förbättrar igenkänning noggrannheten; (2) rapportera om vilka funktioner i kropp och händer är mest informativa; och (3) visa att med hjälp av en Gaussian temporal-smoothing avsevärt förbättrar gest igenkänning noggrannhet.
Sång och al. använde en Gaussian temporal-smoothing HCRF REF för att klassificera gester som kombinerar både kropps- och handsignaler.
Multi-signal gesture recognition using temporal smoothing hidden conditional random fields
{'venue': 'Face and Gesture 2011', 'journal': 'Face and Gesture 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}