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Robust Part-Based Hand Gesture Recognition Using Kinect Sensor. 作者 : Z. Ren , J. Yuan, J. Meng , and Z. Zhang 出處 : IEEE Transactions on multimedia, vol. 15, NO. 5, pp. 1110-1120, 2013 報告者 : 邵建銘. Outline. INTRODUCTION RELATED WORK PART-BASED HAND GESTURE RECOGNITION EVALUATIONS - PowerPoint PPT Presentation
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1資訊工程系 智慧型系統實驗室 iLab南台科技大學
Robust Part-Based Hand Gesture
Recognition Using Kinect Sensor
作者 : Z. Ren, J. Yuan, J. Meng, and Z. Zhang出處 : IEEE Transactions on multimedia, vol. 15, NO. 5, pp. 1110-1120, 2013報告者 :邵建銘
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Outline• INTRODUCTION• RELATED WORK• PART-BASED HAND GESTURE
RECOGNITION• EVALUATIONS• APPLICATIONS• CONCLUSION AND FUTURE WORK
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INTRODUCTION• 提出 Finger-Earth Mover’s Distance
(FEMD)這個方法• FEMD是專門為手的形狀而設計的。• 因為只有匹配手指• 可以更好地處理通過 Kinect所獲得手部的複雜形狀。
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RELATED WORK• 現有的手勢勢別方法在現實中無法廣泛的使用
• 現有的方法有–推斷出手掌和角度的姿勢–使用彩色標記來提取手掌–找出指尖、關節位置或某些錨點–重建手部 3D模型
• 以上都是高成本的方法
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RELATED WORK• Kinect的發展提供了解決方案• 由於低的分辨率和深度圖的誤差,所得到的手部輪廓並不好
• 傳統的形狀識別方法不穩健的手的形狀嚴重扭曲。
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RELATED WORK• Bai提出骨架修剪方法,取得清晰的骨架輪廓
• 骨架為基礎的方法仍然不能處理手指間距離過短的問題
• 作為對應的方式,基於形狀識別方法,如shape contexts 和 inner-distance
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PART-BASED HAND GESTURE RECOGNITION
• 樣板匹配 :c = arg min FEMD(H, Tc)
c
• Finger-Earth Mover’s Distance(FEMD)
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CONCLUSION AND FUTURE WORK
• 這篇研究的一個主要貢獻是基於基於部分表示的距離度量。
• 這種表示使得在全局特徵的計算,因此,它具有較強的抗局部變形。
• 它具有較強的抗銜接,方向,規模的變化