Vision-baserade handgester gränssnitt kräver snabb och extremt robust handdetektering, och gestigenkänning. Hand gestigenkänning för mänsklig datorinteraktion är ett område för aktiv forskning inom datorseende och maskininlärning. Det främsta målet med gestigenkänning forskning är att skapa ett system, som kan identifiera specifika mänskliga gester och använda dem för att förmedla information eller för enhetskontroll. I denna uppsats presenterar vi en jämförande studie av sju olika algoritmer för handfunktionsextraktion, för statisk handgester klassificering, analyseras med RapidMiner för att hitta den bästa eleven. Vi definierade vår egen gest vokabulär, med 10 gester, och vi har spelat in videor från 20 personer som utför gester för senare bearbetning. Vårt mål i den aktuella studien är att lära sig funktioner som, isolerade, reagerar bättre i olika situationer i människa-datorinteraktion. Resultaten visar att radialsignaturen och centroidavståndet är de funktioner som vid separat användning ger bättre resultat, samtidigt som de är enkla när det gäller beräkningskomplexitet.
Trigueiros, in is study REF, presenterade en jämförande studie av sju olika algoritmer för hand funktion extraktion med målet statisk hand gest klassificering.
A comparative study of different image features for hand gesture machine learning
{'venue': 'ICAART', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}