3次元Haar特徴量を用いたハンドジェスチャー認識
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概要
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本研究では 3 次元 haar 特徴を改良し,それを動画に対するハンドジェスチャー分類問題に適用した.まず,2 次元の haar 特徴ですでに実装されている拡張を 3 次元版の haar 特徴にも実装した.さらに,haar 特徴量を照明変化に強くするために色情報や差分画像を用いる手法を提案した.実験では,我々の手法によって改良された 3 次元 haar 特徴と,オリジナルの haar 特徴を用いた手法を比較した.その結果,我々の提案する特徴量は既存のものに比べ,同等の精度で,照明変化に強い識別器を作成できることが確かめられた.また,1 秒の動画を分類するために必要な計算時間が 50(ms) であり十分リアルタイムの分類が可能であることがわかった.
- 2014-02-24
著者
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