Abstract-I detta papper föreslår vi en kombination av grafbaserade egenskaper och utseende-baserade deskriptorer såsom upptäckta kanter för modellering statiska gester. Inledningsvis konvolverar vi den ursprungliga bilden med en Gaussisk kärna och suddar ut bilden. Kannykanter extraheras sedan. Den suddiga utförs för att förbättra vissa egenskaper i bilden som är avgörande för topologin av gesten (särskilt när fingrarna överlappar). Det finns ett stort antal egenskaper som kan beskriva en graf, varav en är adjacensmatrisen som beskriver grafens topologi. Vi approximerar topologin av handen använder Neural Gas med konkurrenskraftiga Hebrian Learning, genererar en graf. Från grafen extraherar vi den laplaciska matrisen och beräknar dess spektrum. Både canny kanter och Laplacian spektrum används som funktioner. Som klassificerare använder vi Linear Diskriminant Analysis med Bayes' Rule. Vi tillämpar vår metod på en publicerad American Sign Language dataset (tio klasser) och resultaten är mycket lovande och ytterligare studier av detta tillvägagångssätt är nära förestående från författarna.
En kombination av graf-baserade egenskaper och form-baserade funktioner, såsom Canny kanter, föreslogs av Avraam REF för modellering statisk hand gester.
Static Gesture Recognition Combining Graph and Appearance Features
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}