Med den snabba utvecklingen av förstärkt verklighet (AR) och virtuell verklighet (VR) teknik, har människa-datorinteraktion (HCI) avsevärt förbättrats för spelinteraktion mellan AR och VR kontroll. Fingermikro-gesur är en het forskningsfokus på grund av tillväxten av Internet of Things (IoT) och bärbara tekniker och nyligen har Google utvecklat en radarbaserad mikro-gesur sensor som är Google Soli. Dessutom finns det ett antal finger mikro-gesur tekniker har utvecklats med hjälp av Time of Flight (ToF) bildsensorer för bärbara 3D glasögon såsom Atheer mobila glasögon. Principen om holoskopisk 3D (H3D) avbildning imiterar flugans ögon teknik som fångar en sann 3D optisk modell av scenen med hjälp av en microlens array, men det finns en begränsad utveckling av holoskopiska 3D-system på grund av bristen på hög kvalitet offentlig databas. I detta papper används holoskopisk 3D-kamera för att fånga högkvalitativa holoskopiska 3D-mikrogesur videobilder och en ny unik holoskopisk 3D-mikrogesur (HoMG) databas produceras. HoMG-databasen registrerade bildsekvensen av 3 konventionella gester från 40 deltagare under olika inställningar och villkor. För H3D micro-gesture igenkänning, HoMG har en video delmängd av 960 videor och en stillbild delmängd med 30635 bilder. Initial micro-gesture igenkänning på båda undergrupper har genomförts med hjälp av traditionella 2D-bild- och videofunktioner och populära klassificeringar och vissa uppmuntrande prestanda har uppnåtts. Databasen kommer att finnas tillgänglig för forskarsamhällena och påskynda forskningen inom området holoskopisk 3D-mikrogesur.
För att driva forskningen av finger mikrogesur igenkänning, REF samlade HoMG-databasen med ett H3D-avbildningssystem.
Holoscopic 3D Micro-Gesture Database for Wearable Device Interaction
{'venue': '2018 13th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2018)', 'journal': '2018 13th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2018)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}