A Light-weight Hand-waving Gesture Recognition Method Using Kinect V2 and Frequency Analysis
A Light-weight Hand-waving Gesture Recognition Method Using Kinect V2 and Frequency Analysis
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基于Kinect V2和频率分析的轻量级挥手手势识别方法
DOI：
10.1109/ieeeconf49454.2021.9382709
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ito Akinori
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Misaki Yuki;Hiroi Yutaka;Ito Akinori
本文描述了一种轻量级的挥手手势检测方法。手势识别作为机器人的用户界面正在被积极研究。传统的手势识别方法需要采用复杂的模式匹配算法，如DTW、HMM和DNN，这需要强大的计算平台，如快速的CPU或GPU，消耗大量能量。我们提出了一种专门为识别挥手手势而设计的手势识别/检测方法。该方法使用 Kinect V2 作为传感器，仅使用简单的信号处理来检测挥手手势。识别实验表明，该方法具有足够高的准确率，并且处理速度远快于实时。
This paper describes a light-weight method for hand-waving gesture detection. Gesture recognition is actively researched as a user interface of robots. Conventional gesture recognition methods need to employ complicated pattern matching algorithms, such as DTW, HMM, and DNN, which require a powerful computing platform such as fast CPU or GPU that consumes much energy. We propose a gesture recognition/detection method specially designed for the recognition of hand-waving gesture. This method uses Kinect V2 as the sensor and detects the waving gesture using only a simple signal processing. The recognition experiment suggested that the proposed method gave sufficiently high accuracy, and the processing speed was much faster than real-time.
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