Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Метод инвариантного распознавания жестов для реализации человеко-компьютерного интерфейса

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2014-26(4)-8

Полный текст:

Аннотация

В данной статье представлен способ человеко-компьютерного взаимодействия с помощью жестов рук, основанный на новом способе описания жестов, инвариантном относительно длительности жеста. Описание представлено в виде последовательности сверхпороговых гистограмм распределения областей движения в поле зрения видеокамеры. Такой способ описания учитывает информацию о пространственной конфигурации жеста и динамики движения. В качестве классификатора использован метод k ближайших соседей. Для обучения классификатора были выбраны шесть типов жестов. На основе предложенного алгоритма было разработано демонстрационное приложение для удаленного управления показом презентаций.

Об авторах

Д. В. Костырев
НИИ нейрокибернетики им. А.Б.Когана Академии биологии и биотехнологии Южного федерального университета
Россия


С. И. Анищенко
НИИ нейрокибернетики им. А.Б.Когана Академии биологии и биотехнологии Южного федерального университета
Россия


М. В. Петрушан
НИИ нейрокибернетики им. А.Б.Когана Академии биологии и биотехнологии Южного федерального университета
Россия


Список литературы

1. Rautaray S.S., Agrawal A. A real time hand tracking system for interactive applications. International Journal of Computer Applications. 2011, vol. 18, no 6, pp. 28-33.

2. Shan C., Tan T., Wei Y. Real - time hand tracking using a mean shift embedded particle filter. Pattern Recognition. 2007, vol. 40, no 7, pp. 1958-1970. doi: 10.1016/j.patcog.2006.12.012

3. Davis J. W. Recognizing Movement using Motion Histograms. Technial Report 487, MIT Media Lab. 1999. vol. 1, no 487. doi: 10.1.1.46.6887

4. Torres G. Gesture recognition using motion detection. University of Kansas. 2009.

5. Banerjee P., Sengupta S. Human motion detection and tracking for video surveillance. Proceedings of the national Conference of Communications, IIT Bombay, Mumbai. 2008, pp. 88-92

6. Stauffer C., Grimson W.E.L. Adaptive background mixture models for real-time tracking. Computer Vision and Pattern Recognition. 1999. IEEE Computer Society Conference on. IEEE. 1999, vol. 2. doi: 10.1109/CVPR.1999.784637

7. Cutler R., Davis L. Robust Real - time periodic motion detection, analysis, and applications. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on. 2000, vol. 22, no. 8. pp. 781-796. doi: 10.1.1.112.8904

8. Mori G., Belongie S., Malik J. Efficient shape matching using shape contexts. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on. 2005, vol. 27, no. 11. pp. 1832-1837. doi: 10.1109/TPAMI.2005.220

9. Fogelton A. Real-time Hand Tracking using Modificated Flocks of Features Algorithm. Information Sciences and Technologies Bulletin of the ACM Slovakia, Special Section on Student Research in Informatics and Information Technologies. 2011, vol. 3, no 2, pp. 37-41. doi: 10.1.1.295.2305

10. Manresa C., Varona J., Mas R. Perales F. J. Real - time hand tracking and gesture recognition for human - computer interaction. Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis. 2005, vol. 5, no. 3, pp. 96-104.

11. Deng L.Y., Hung J.C., Keh H., Lin K., Liu Y., Huang N. Real - time hand gesture recognition by shape context based matching and cost matrix. Journal of networks. 2011, vol. 6, no 5, pp. 697-704. doi:10.4304/jnw.6.5.697-704

12. Sobral, Andrews. BGSLibrary: An OpenCV C++ Background Subtraction Library. Proceedings of IX Workshop de Visao Computacional (WVC'2013). 2013.


Для цитирования:


Костырев Д.В., Анищенко С.И., Петрушан М.В. Метод инвариантного распознавания жестов для реализации человеко-компьютерного интерфейса. Труды Института системного программирования РАН. 2014;26(4):99-112. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2014-26(4)-8

For citation:


Kostyrev D., Anischenko S., Petrushan M. Time invariant hand gesture recognition for human-computer interaction. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2014;26(4):99-112. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2014-26(4)-8

Просмотров: 39


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)