ABSTRACT Detta dokument presenterar en realtidsdetektering och igenkänning för att identifiera åtgärder av intresse som är involverade i den smarta TV-applikationen från kontinuerliga actionströmmar via samtidig användning av en djupkamera och en bärbar tröghetssensor. Kontinuerliga handlingsströmmar innebär att åtgärder av intresse utförs kontinuerligt och slumpmässigt bland godtyckliga handlingar av icke-intresse. Det utvecklade tillvägagångssättet består av en detekteringsdel och en igenkänningsdel. I detektionsdelen används två deskriptorer för vektordata som motsvarar de två avkänningsmetoderna för att skilja åtgärder av intresse från åtgärder av icke-intresse i kontinuerliga aktionsströmmar. De åtgärder som upptäckts som åtgärder av intresse genom båda förnimmelserna överförs sedan till erkännandedelen. I denna del klassificeras åtgärder av intresse genom att man sammanställer besluten från två klassificeringar av samarbetsrepresentationer, en klassificering med hjälp av skelettets ledpositioner och den andra klassificeringen med hjälp av tröghetssignaler. Det utvecklade tillvägagångssättet tillämpas på handgester i smart-TV-applikationen. De experimentella resultat som erhållits indikerar effektiviteten i den utvecklade metoden för att upptäcka och känna igen smarta TV-gester i kontinuerliga aktionsströmmar. INDEX TERMS detektering och igenkänning i realtid av smarta TV-gester, igenkänning i kontinuerliga aktionsströmmar, samtidig användning av djupkamera och tröghetssensor.
I REF presenteras en beräkningseffektiv metod för detektering och igenkänning i realtid för att identifiera åtgärder i programmet smart-TV från kontinuerliga aktivitetsströmmar med hjälp av kontinuerlig integrering av information som erhållits från djup- och tröghetssensordata.
Real-Time Continuous Detection and Recognition of Subject-Specific Smart TV Gestures via Fusion of Depth and Inertial Sensing
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}