Abstract-Hand hållning förståelse är viktigt för mänsklig robot interaktion. De befintliga handdetekteringsmetoderna med en Viola-Jones-detektor har två grundläggande problem, den försämrade prestandan på grund av bakgrundsljud i utbildningsbilder och detektion av rotationsvarianter i flygplanet. I detta papper, en hand hållning igenkänningssystem med diskret Adaboost lärande algoritm med Lowe skala invariant funktion transform (SIFT) funktioner föreslås för att ta itu med dessa frågor samtidigt. Dessutom tillämpar vi ett delningskoncept för att öka noggrannheten i handhållningsigenkänning i flera klasser. De experimentella resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet framgångsrikt erkänner tre handhållningsklasser och kan hantera bakgrundsbuller. Vår detektor är in-plan rotation invariant, och uppnår tillfredsställande multi-view handdetektering.
Wang m.fl. REF använde den diskreta Adaboost-läralgoritmen integrerad med SIFT-funktioner för att utföra rotation i planet invariant, skala invariant och multi-view handdetektering.
Hand Posture Recognition Using Adaboost with SIFT for Human Robot Interaction
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}