Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,008,880

 Geometry-based Static Hand Gesture Recognition using Support Vector Machine
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyễn Trọng Nguyên, Võ Đức Hoàng, Huỳnh Hữu Hưng, Jean Meunier
Nơi đăng: The 13th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision, ICARCV 2014; Số: 1;Từ->đến trang: 769-774;Năm: 2014
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Báo cáo; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
Static hand gesture recognition plays an important role in developing a system for human-computer interaction. Besides, such systems can be also used by the deaf community in order to convey information through gestures instead of words. A vision-based processing of hand gesture recognition consists of three main stages: preprocessing, feature extraction and identification. In this paper, the first stage involves following two sub-stages: segmentation which locates hand using color information and extracts its silhouette; separation that separates arm, the part with less information, based on geometrical properties. In the second stage, features which extracted from hand-without-arm are general (ratio of width to height, wrist angle and number of fingers) and detailed (calculated based on fingertips and cross sections) characteristics. Finally, support vector machine model with “max-wins” voting strategy is used to classify the hand gestures. The experiment is conducted on colorimage dataset of Polish Ministry of Science and Higher Education, with 89.5% classification accuracy
ABSTRACT
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn