Abstract-HMM används ofta i handling och gest erkännande på grund av deras genomförande enkelhet, låga beräkningskrav, skalbarhet och hög parallellism. De har bra prestanda även med ett begränsat träningsset. Alla dessa egenskaper är svåra att hitta tillsammans i andra ännu mer exakta metoder. I detta dokument föreslår vi en ny dubbelstegs klassificeringsmetod, baserad på Multiple Stream Discrete Hidden Markov Models (MSD-HMM) och 3D skelett gemensam data, kan nå höga prestanda upprätthålla alla fördelar som anges ovan. Metoden gör det möjligt både att snabbt klassificera försegmenterade gester (offline klassificering), och att utföra temporal segmentering på strömmar av gester (online klassificering) snabbare än realtid. Vi testar vårt system på tre offentliga datauppsättningar, MSRAction3D, UTKinectAction och MSRDailyAction, och på en ny datauppsättning, Kinteract Dataset, som uttryckligen skapats för människadatorinteraktion (HCI). Vi får toppmoderna föreställningar om dem alla.
Borghi m.fl. REF känner igen dynamiska kroppsgester baserade på Multiple Stream Discrete Hidden Markov Modeller och 3D skelett gemensamma data för explicit Människa-Computer Interaktion.
Fast gesture recognition with Multiple Stream Discrete HMMs on 3D skeletons
{'venue': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}