Second-order neural networkと自己組織化マップを使ったジェスチャー認識のための動作特徴抽出(ニューラルネット)
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概要
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本論文では,ビデオベースのジェスチャー認識に対する前処理のニューラル手法を提案する.Second-order neural network (SONN)自己組織化マップ(SOM)を動作手領域抽出と動作特徴の正規化に用いる.SONNはフレーム差分と比較してノイズに対して頑健性があり,SOMの位相保持特性はDPマッチングのデータ正規化に対して極めて有効である.実験結果は,これらのニューラル手法がジェスチャーパターン認識に有効であることを示している.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-12-20
著者
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