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Corrigendum Algorithm for Gesture Recognition Based on Multiple Information Fusion and Kinect

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJMUE) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.11 No.10 (2016.10)바로가기
  • 페이지
    pp.151-158
  • 저자
    Jinghui Wang, Wenqun Cao, Mingzhi Niu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A288483

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Gesture recognition is an important and challenging task in the field of computer vision. Starting from the 3D shape of coding gestures, it puts forward a new kind of gesture recognition framework based on depth image. It extracts the space characteristics of a variety of 3D point cloud based on Kinect, including local principal components analysis on point cloud to get the histogram of main component, gradient direction histogram based on local depth difference and depth distribution histogram of local point cloud. Principal component histogram and gradient direction histogram effectively coding the local shape of gestures, depth distribution histogram compensates the loss of the shaping descriptor information. Through preliminary training of random forest classifier to filter the characteristics, and characteristics with less influence on classification results are removed, thus the computational costs are reduced. The filtered characteristics are used for training of random forest classifier again to classify gestures. Experiment is carried on two large-scale gesture data sets, for more difficult ASL dataset, the proposed method has improved the recognition rate of 3.6% then the best previous algorithm.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Multiple Spatial Characteristics
  2.1. Gestures Character Description
  2.2. Principal Component Histogram
  2.3. Depth Distribution Histogram
 3. Kinect Data Gesture Recognition Steps
  3.1. Data Acquisition
  3.2. Model Building
  3.3. Smoothing
 4. Experiment
  4.1. Data Set
  4.2. Parameter Setting
  4.3. Experimental Results
 5. Conclusion
 References

키워드

Gesture recognition Kinect sensor Depth image Multiple spatial characteristics Characteristics filtering

저자

  • Jinghui Wang [ Beijing Forestry University, Beijing, China ]
  • Wenqun Cao [ Beijing Forestry University, Beijing, China ]
  • Mingzhi Niu [ Beijing Enfeisi technology co. ltd., Beijing, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJMUE) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJMUE)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1975-0080
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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