PARCOR画像の高次局所自己相関特徴を用いたジェスチャー認識
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概要
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ジェスチャー認識の研究には、大きく分けて、動画像を入力とするものと、データグローブなどの物理的な入力を扱うものがある。ここでは、前者について考察する。動画像を入力とするジェスチャー認識では、これまでに、画素値の平均と分散を用いる方法や、画像の固有ベクトルを用いる方法などが提案されている。動画像は、そのままでは非常に冗長であるため、何らかの方法で時間方向に情報圧縮し、認識に有効な特徴量を抽出する必要があると考えられる。ここでは、動画像を時系列である画素の集まったものと見倣して、各画素毎に線形自己回帰モデルを適用し、得られたPARCOR係数によって構成されるPARCOR画像の高次局所自己相関特徴を用いる方法を提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
著者
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