遷移ネットワークに基づく複雑背景下での手指ジェスチャの認識(テーマ関連セッション)
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概要
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一般に手指ジェスチャは衣服や顔などを含む複雑背景下で形状が提示される。我々は学習用画像列中の典型的な手指形状と可能な形状遷移から遷移ネットワークを作成し、形状遷移を追跡することで手指形状を推定する手法を提案した。本稿ではこの遷移ネットワークを拡張し、ジェスチャを認識する手法を提案する。遷移ネットワークの生成では全てのジェスチャの学習用画像列を用いて学習することで一つの大規模なネットワークが生成され、各ジェスチャは遷移ネットワークの部分経路として学習される。そこで入力画像列の各フレームで推定される手指形状の系列から遷移ネットワーク上の経路を求め、ジェスチャの部分経路を通過したことを検出し、ジェスチャを認識する。
- 2005-09-05
著者
-
白井 良明
立命館大学
-
島田 伸敬
立命館大学
-
浜田 康志
立命館大学情報理工学部知能情報学科
-
浜田 康志
日本電気株式会社メディア情報研究所
-
白井 良明
大阪大学大学院工学研究科
-
島田 伸敬
現在,立命館大学
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