Chordal Axis Transformを用いた手形状認識
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概要
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腕の静止マスク画像を対象とする手形状認識の手法について述べる。本手法では、マスク画像作成の際のノイズへの耐性をより頑強にする為、マスク画像から得られる輪郭に対して前処理としてローパスフィルターによる平滑化を行う。次に平滑化した輪郭に対してchordal axis transform (CAT)によるskeletonを求め、指を認識する。その後、手の左右を既知として認識した指の識別を行う。指の識別は、その組み合わせに影響を受けないように、注目指以外の指の情報を用いない手法をとっている。実験の結果、指の認識では従来手法の73%に対して提案手法は93%の認識率、指の識別では84%の識別率となった。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-02-28
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