Med Microsofts lansering av Kinect 2010 och lanseringen av Kinect SDK 2011 har många applikationer och forskningsprojekt som utforskar nya sätt i människa-datorinteraktion aktiverats. Gesturigenkänning är en teknik som ofta används i interaktionsapplikationer mellan människa och dator. Dynamisk tidsförvrängning (DTW) är en mallmatchande algoritm och är en av de tekniker som används i gestigenkänning. För att känna igen en gest, DTW warps en tidsföljd av gemensamma positioner till referenstidsekvenser och producerar ett likhetsvärde. Alla kroppsleder är dock inte lika viktiga för att beräkna likheten mellan två sekvenser. Vi föreslår en viktad DTW metod som väger fogar genom att optimera ett diskriminant förhållande. Slutligen visar vi vår föreslagna viktade DTW:s erkännanderesultat med avseende på den konventionella DTW och den senaste tekniken.
I arbetet med REF föreslås en viktad DTW-metod som väger fogar genom att optimera ett diskriminant förhållande.
Gesture recognition using skeleton data with weighted dynamic time warping
{'venue': 'VISAPP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}