用于检测 ADHD 行为模式的手势识别系统
计算机视觉与模式识别
2014-11-06 v2
摘要
我们提出了一种手势识别应用，利用动态时间规整 (DTW) 的扩展来识别注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的行为模式。我们提出了一种使用单类分类器扩展 DTW 的方法，以便能够对某一手势类别的变异性进行编码，从而执行手势样本与手势类别之间的对齐。我们使用高斯混合模型 (GMMs) 或凸包近似对特定手势类别的手势样本集进行建模。因此，通过对类内手势变异性进行局部建模，我们为 DTW 中的经典规整路径做出了理论贡献。该方法应用于临床环境，检测由心理学/精神病学专家定义的一组 ADHD 行为模式，以支持临床医生的诊断程序。所提出的方法在一个包含具有行为模式的 ADHD 儿童记录的新型多模态数据集（RGB 加深度）上进行了测试。与 DTW 语境下的标准最先进 (SOTA) 方法相比，我们获得了令人满意的结果。
引用
@article{arxiv.1410.4485,
title = {A Gesture Recognition System for Detecting Behavioral Patterns of ADHD},
author = {Miguel Ángel Bautista and Antonio Hernández-Vela and Sergio Escalera and Laura Igual and Oriol Pujol and Josep Moya and Verónica Violant and María Teresa Anguera},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.4485},
year = {2014}
}
备注
12 pages