白黒動画像からの形状特徴を用いたジェスチャのスポッティング認識システム

概要

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我々は, 動作者にデータグローブ等の接触型センサやマーカーを装着させることなく, 人間の身振り手振りを捉えた動画像からのジェスチャ認識を試みている.ここでは, 手のモデルあてはめなどを行なわないAppearance basedな特徴抽出法として、白黒動画像の時間差分から動き特徴を抽出している.しかし, 手の形状や方向(手形状)の判別が困難という問題点があった.そこで、本報告では、従来と同様に白黒動画像から得られるAppearance basedな特徴を用いるという前提で, 動き特徴だけでなく手の形状特徴をも用いたジェスチャ認識システムを提案する。初めに、時間差分画像の2値化により抽出した領域がおよその手形状を保存することを示す。次に、抽出領域の輪郭を求め、この輪郭方向の分布を形状特徴とする。この形状特徴は、入力フレーム毎に得られるため、およその手形状の時間的な変化をとらえることができる。しかし、時間差分画像には腕、体、頭などの手以外の動きによる領域が雑音となる。そこで、局所的な輪郭方向に対して、手の大きさや位置関係などの大局的な情報から推定した重みをかけて方向分布を求めることで手以外の影響を減少させる。また、提案手法を用いた実時間認識システムの評価実験により本システムの有効性を示す.
社団法人電子情報通信学会の論文
1998-02-19

白黒動画像からの形状特徴を用いたジェスチャのスポッティング認識システム

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