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Robust Part-Based Hand Gesture Recognition Using Kinect Sensor

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

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Presentation Transcript

  1. Robust Part-Based Hand GestureRecognition 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

  2. Outline • INTRODUCTION • RELATED WORK • PART-BASED HAND GESTURE RECOGNITION • EVALUATIONS • APPLICATIONS • CONCLUSION AND FUTURE WORK

  3. INTRODUCTION • 傳統辨識手部形狀的方法是用手套 • 使用不方便 • 成本昂貴 • 不是一個受歡迎的手勢識別方法。

  4. INTRODUCTION • Kinect成為較低成本的工具 • 但是在分辨手部的複雜形狀較困難 • 手部的特徵分割通常是不準確的

  5. INTRODUCTION • 提出Finger-EarthMover’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。

  6. RELATED WORK • 基於視覺的手勢識別方法可分為兩類。 • 第一類是統計學習基礎的方法 • 第二類是基於規則的方法

  7. 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

  8. 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。

  9. 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

  10. RELATED WORK

  11. PART-BASED HAND GESTURE RECOGNITION

  12. PART-BASED HAND GESTURE RECOGNITION

  13. PART-BASED HAND GESTURE RECOGNITION • 樣板匹配: c = arg min FEMD(H, Tc) c • Finger-EarthMover’s Distance(FEMD)

  14. PART-BASED HAND GESTURE RECOGNITION

  15. PART-BASED HAND GESTURE RECOGNITION

  16. PART-BASED HAND GESTURE RECOGNITION

  17. EVALUATIONS

  18. EVALUATIONS

  19. EVALUATIONS

  20. EVALUATIONS

  21. EVALUATIONS

  22. EVALUATIONS

  23. EVALUATIONS

  24. EVALUATIONS

  25. EVALUATIONS

  26. APPLICATIONS

  27. APPLICATIONS

  28. APPLICATIONS

  29. 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

  30. CONCLUSION AND FUTURE WORK • 本文的另一個貢獻是現實生活中的人機交互應用，我們建立在我們的手勢識別系統之上。 • 這表明，與手勢識別技術，我們可以模仿人類之間的通信，並涉及手勢作為一種自然和直觀的方式與機器互動。 • 提供輔助聽障 • 健康護理環境絕對無菌場合，通過手勢使用非接觸式接口

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