Handen är en viktig del av kroppen som används för att uttrycka information genom gester, och dess rörelser kan användas i dynamiska gestigenkänningssystem baserade på datorseende med praktiska tillämpningar, såsom medicinska, spel och teckenspråk. Även om djupsensorer har lett till stora framsteg i gestigenkänning, hand gestigenkänning fortfarande är ett öppet problem på grund av dess komplexitet, vilket beror på det stora antalet små artikulationer i en hand. Detta dokument föreslår ett nytt tillvägagångssätt för hand gestigenkänning med djupkartor som genereras av Microsoft Kinect Sensor (Microsoft, Redmond, WA, USA) med hjälp av en variation av CIPBR (konvex invariant position baserad på RANSAC) algoritm och en hybrid klassificerare bestående av dynamisk tid warping (DTW) och dolda Markov modeller (HMM), kallas hybrid tillvägagångssätt för gest erkännande med djupkartor (HAGR-D). Experimenten visar att den föreslagna modellen övervinner andra algoritmer som presenteras i litteraturen i hand gestigenkänningsuppgifter, uppnå en klassificeringsgrad på 97,49 % i MSRGesture3D-datasetet och 98,43 % i RPPDI dynamiska gestdatasetet.
A. Kurakin REF föreslog CIPBR-algoritm och en hybridklassificerare -HAGR-D-modell, som består av DTW och HMM.
HAGR-D: A Novel Approach for Gesture Recognition with Depth Maps