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距離画像を用いたリアルタイム指文字認識

机译:使用距离图像进行实时手指字符识别

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摘要

This paper proposes a real-time method for recognizing finger character using range image. At first, we automatically extract the right hand region from range image which captured by Microsoft Kinect. Secondly we define sixe features of area ratio, aspect ratio, roundness, Foureir descriptor, number of figure, and range ratio, and these features are fed to SVMs. In order to prevent wrong recognition in a real-time process, we implement two functions of motionless judge and voting process. We set 41 Japanese finger characters without a motion as the target, and the evaluation experiment was carried out to one subject. As the result, we obtained the recognition rate of 82%. Moreover, there were 30 characters which acquired the recognition rate of 90% or more, and it was shown that our method is effective.%本論文では距離画像を用いたリアルタイムの指文字認識手法を提案する.Kinectにより得られた距離画像から右手領域を自動的に抽出する.次に手領域より面積比,アスペクト比,円形度,フーリエ記述子,指の本数および距離分布比の6種類の特徴量を求め,最後にSVMにより認識する.またリアルタイム処理において誤認識を防ぐために静止判定および投票処理を導入する.動きを伴わない41種類の日本指文字を認識対象とし,被験者1名に対して評価実験を実施した.その結果,認識率82%を得た.41種のうち90%以上の認識率を得た文字は30種あり,提案手法が有効であることを示した.
机译:本文首先提出了一种利用距离图像识别手指特征的实时方法,首先从微软Kinect采集的距离图像中自动提取右手区域,然后定义面积比,纵横比,圆度,Foureir等六种特征。描述符,图形数量和范围比率,以及这些功能都馈入支持向量机(SVM),为了防止实时处理中的错误识别,我们实现了静止判断和表决处理这两个功能,我们设置了41个日语手指字符,而没有结果,我们获得了82%的识别率,并且有30个字符获得了90%或更高的识别率。本文提出一种利用距离图像的实时手指字符识别方法,从Kinect获得的距离图像中自动提取右手区域。获得并最终由SVM识别六种特征值,即长宽比,圆度,傅立叶描述符,手指数和距离分布比,此外,还引入了静止判断和投票处理以防止实时处理中的错误识别。 41种不动结果,对一个日语主题字符进行了评估实验,该主题被识别为82个字符,结果识别率为82%;在41种中,有30种具有90%或更高的识别率。因此,表明所提出的方法是有效的。

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