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首页> 外文会议>Machine Vision, 2009. ICMV '09 >Discriminative Models-Based Hand Gesture Recognition
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Discriminative Models-Based Hand Gesture Recognition

机译：基于判别模型的手势识别

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In this paper, we study the discriminative models like CRFs, HCRFs and LDCRFs to recognize alphabet characters (A-Z) and numbers (0-9) in real-time from stereo color image sequences. To handle isolated gesture, CRFs, HCRFs and LDCRFs with different number of window size are applied on 3D combined features of location, orientation and velocity. The gesture recognition rate is improved initially as the window size increase, but degrades as window size increase further. In contrast to generative approaches such as HMMs, experimental results show that the LDCRFs are the best in terms of results than CRFs, HCRFs and HMMs at window size equal 4. Additionally, our results show that; an overall recognition rates are 91.52%, 95.28% and 98.05% for CRFs, HCRFs, and LDCRFs respectively.
机译：在本文中，我们研究了诸如CRF，HCRF和LDCRF的判别模型，以从立体彩色图像序列中实时识别字母字符（A-Z）和数字（0-9）。为了处理孤立的手势，将具有不同窗口大小数量的CRF，HCRF和LDCRF应用于位置，方向和速度的3D组合特征。手势识别率最初随着窗口大小的增加而提高，但随着窗口大小的进一步增加而降低。与诸如HMM的生成方法相反，实验结果表明，在窗口大小等于4时，LDCRF在结果方面比CRF，HCRF和HMM最好。 CRF，HCRF和LDCRF的总体识别率分别为91.52％，95.28％和98.05％。

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