A Dynamic Hand Gesture Recognition System Incorporating Orientation-based Linear Extrapolation Predictor and Velocity-assisted Longest Common Subsequence Algorithm
A Dynamic Hand Gesture Recognition System Incorporating Orientation-based Linear Extrapolation Predictor and Velocity-assisted Longest Common Subsequence Algorithm
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结合基于方向的线性外推预测器和速度辅助最长公共子序列算法的动态手势识别系统
DOI：
10.3837/tiis.2017.09.017
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发表时间：
2017-09
影响因子：
1.5
通讯作者：
Tian Ying
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yuan Min;Yao Heng;Qin Chuan;Tian Ying
提出了一种新的动态手势识别系统。所涉及的方法包括三个主要步骤：检测，跟踪和识别。首先，结合三帧差分法和肤色椭圆边界模型检测出二维摄像头捕捉到的手势轮廓。然后，利用基于遮挡方向线性外推预测器的手势跟踪算法提取手势轨迹，并通过判断当前遮挡方向预测下一帧手势坐标。最后，为了克服不重要的轨迹段的干扰，最长共同子序列（LCS）的援助下的速度信息。此外，为了解决子手势问题，即，某些姿势也可以是其它姿势的一部分，通过比较每个姿势的相对LCS长度来识别最可能的姿势类别，即，LCS长度与每个模板的总长度之间的比例，而不是每个手势的LCS长度。系统性能测试的手势数据集包含0到9的数字，实验结果表明，所提出的方法的鲁棒性和有效性。
The present paper proposes a novel dynamic system for hand gesture recognition. The approach involved is comprised of three main steps: detection, tracking and recognition. First, the gesture contour captured by a 2D-camera is detected by combining the three-frame difference method and skin-color elliptic boundary model. Then, the trajectory of the hand gesture is extracted via a gesture-tracking algorithm based on an occlusion-direction oriented linear extrapolation predictor, where the gesture coordinate in next frame is predicted by the judgment of current occlusion direction. Finally, to overcome the interference of insignificant trajectory segments, the longest common subsequence (LCS) is employed with the aid of velocity information. Besides, to tackle the subgesture problem, i.e., some gestures may also be a part of others, the most probable gesture category is identified through comparison of the relative LCS length of each gesture, i.e., the proportion between the LCS length and the total length of each template, rather than the length of LCS for each gesture. The gesture dataset for system performance test contains digits ranged from 0 to 9, and experimental results demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed approach.
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DOI：
10.1016/j.eswa.2011.11.027
发表时间：
2012-04
期刊：
Expert Syst. Appl.
影响因子：
--
作者：
M. Subašić;Sven Lončarić;A. Hedi
通讯作者：
M. Subašić;Sven Lončarić;A. Hedi
影响因子：
--
作者：
E. Marilly;A. Gonguet;O. Martinot;Frédérique Pain
通讯作者：
E. Marilly;A. Gonguet;O. Martinot;Frédérique Pain
DOI：
10.1007/978-3-540-24672-5_29
发表时间：
2004-05
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Antonis A. Argyros;Manolis I. A. Lourakis
通讯作者：
Antonis A. Argyros;Manolis I. A. Lourakis
影响因子：
7.3
作者：
Ren, Zhou;Yuan, Junsong;Zhang, Zhengyou
通讯作者：
Zhang, Zhengyou
影响因子：
2.7
作者：
Peixun Liu;Wenhui Li;Ying Wang;Hongyin Ni
通讯作者：
Peixun Liu;Wenhui Li;Ying Wang;Hongyin Ni