動作者適応のためのオンライン教示可能なジェスチャ動画像のスポッティング認識システム

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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, 動作者に動作の開始や終了を意識させない連続DPによる実時間スポッティング認識を実現している.この連続DPでは、1個のジェスチャ動画像データからのモデルを作成できるという利点がある。従って、動作者によってジェスチャの動きが異なっても、1回の教示によりそのジェスチャを認識できるようになる。しかし、従来の実時間認識システムでは、オフラインでモデルを切り出し認識判定用のしきい値を設定していた。そこで、本論文では、モデルの自動切り出し法と認識判定法を提案し、オンライン教示可能なシステムを作成して動作者に適応可能とする。また、評価実験により本手法の有効性を示す.
社団法人電子情報通信学会の論文
1998-03-12

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