一种基于 GNG 图的手势识别新方法
计算机视觉与模式识别
2019-09-10 v1
摘要
手势识别（HGR）对于人机交互（HCI）应用具有重要意义。本文提出一种称为 GNG-IEMD 的新手势识别方法。该方法中，首先使用生长神经气体（Growing Neural Gas, GNG）图对图像建模，然后从该图中提取特征。这些特征既非几何也非基于像素，因此不依赖于尺度、旋转与关节活动。手势间的不相似度由一种新颖的改进推土机距离（Improved Earth Mover's Distance, IEMD）度量。我们在具挑战性的公开数据集（包括 NTU Hand Digits、HKU、HKU multi-angle 与 UESTC-ASL）上评估所提方法的性能，并与最先进方法比较。实验结果证明了所提方法的性能。
引用
@article{arxiv.1909.03534,
title = {A New GNG Graph-Based Hand Gesture Recognition Approach},
author = {Narges Mirehi and Maryam Tahmasbi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.03534},
year = {2019}
}