Detta papper presenterar utformningen av en arm gest igenkänningssystem med Kinect sensor. En mängd olika metoder har föreslagits för gestigenkänning, allt från användning av Dynamic Time Warping (DTW) till dolda Markov-modeller (HMM). Vårt system lär sig en unik HMM som motsvarar varje arm gest från en uppsättning sekventiella skelettdata. När samma gest utförs, banan i varje led fångas av Kinect sensorn kan mycket skilja sig från den tidigare, beroende på längden och / eller orienteringen av personens arm. För att uppnå den robusta prestandan oberoende av dessa förhållanden, det föreslagna systemet utför funktionsomvandlingen, där särdrag vektorer för gemensamma positioner omvandlas till vinklar mellan leder. För att förbättra beräkningseffektiviteten för lärande och användning av HMM:er utför vårt system även k-means klustring för att få endimensionella heltalssekvenser som ingångar för diskreta HMM:er från högdimensionella observationsvektorer i reella tal. Dimensionsreduktion och diskretisering kan hjälpa vårt system att använda HMMs effektivt för att känna igen gester i realtidsmiljöer. Slutligen visar vi igenkännandet av vårt system genom några experiment med hjälp av två olika datauppsättningar.
Heo och al. REF presenterade ett tillvägagångssätt baserat på HMM-algoritm som känner igen enarmade gester i realtidsmiljöer.