An Adaptive Superpixel Based Hand Gesture Tracking and Recognition System
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-05-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
We propose an adaptive and robust superpixel based hand gesture tracking system, in which hand gestures drawn in free air are recognized from their motion trajectories.
First we employed the motion detection of superpixels and unsupervised image segmentation to detect the moving target hand using the first few frames of the input video sequence.
Then the hand appearance model is constructed from its surrounding superpixels.
By incorporating the failure recovery and template matching in the tracking process, the target hand is tracked by an adaptive superpixel based tracking algorithm, where the problem of hand deformation, view-dependent appearance invariance, fast motion, and background confusion can be well handled to extract the correct hand motion trajectory.
Finally, the hand gesture is recognized by the extracted motion trajectory with a trained SVM classifier.
Experimental results show that our proposed system can achieve better performance compared to the existing state-of-the-art methods with the recognition accuracy 99.17% for easy set and 98.57 for hard set.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhu, Hong-Min& Pun, Chi-Man. 2014. An Adaptive Superpixel Based Hand Gesture Tracking and Recognition System. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051331
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhu, Hong-Min& Pun, Chi-Man. An Adaptive Superpixel Based Hand Gesture Tracking and Recognition System. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051331
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhu, Hong-Min& Pun, Chi-Man. An Adaptive Superpixel Based Hand Gesture Tracking and Recognition System. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051331
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051331
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر