Sammanfattning I denna artikel föreslår vi en klassificering som kan känna igen mänskliga kropps statiska poser och kroppsgester i realtid. Metoden kallas gestbeskrivningsspråket (GDL). Den föreslagna metoden är intuitiv, lätt genomtänkt och återanvändbar för alla typer av kroppsgester. Själva kärnan i vårt tillvägagångssätt är en automatisk resonemangsmodul. Det utför framåt kedja resonemang (som ett klassiskt expertsystem) med sin inference motor varje gång nya delar av data kommer från funktionen extraktion bibliotek. Alla regler i kunskapsbasen är organiserade i GDL-skript som har formen av textfiler som tolkas med en LALR-1 grammatik. Den viktigaste nyheten i detta papper är en fullständig beskrivning av vårt GDL-skriptspråk, dess validering på en stor datauppsättning (1.600 inspelade rörelsesekvenser) och presentationen av dess möjliga tillämpning. Erkännandegraden för undersökta gester ligger inom intervallet 80,5-98,5 %. Vi har också implementerat en applikation som använder vår metod: det är ett tredimensionellt skrivbord för att visualisera 3D medicinska dataset som styrs av gester som erkänns av GDL modulen.
I det senare REF introduceras ett Gesture Description Language (GDL) för att beskriva gemensamma aktiviteter.
Rule-based approach to recognizing human body poses and gestures in real time
{'venue': 'Multimedia Systems', 'journal': 'Multimedia Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}