面向物体遮挡下实时手势识别的鲁棒定制化方法
人机交互
2018-09-18 v1
摘要
动态手部追踪与手势识别是一项困难任务，因为手指上有许多关节且每个关节具有多个自由度。此外，物体遮挡也是手指追踪与姿态识别中的棘手问题。因此，我们提出了一种在遮挡环境下用于实时手部追踪与手势识别的鲁棒定制化系统。首先，我们对各手部关键点间角度建模并编码其相对坐标向量，随后引入 GAN 生成原始离散序列数据集。其次，我们提出一种时间序列预测方法用于所定义手部关键点位置的预测。最后，我们定义一种滑动窗口匹配方法以完成手势识别。我们分析了 11 种典型手势，并展示了如何利用所提方法执行手势识别。我们的工作可达到 SOTA 结果，并有助于构建实现定制化手势识别任务的框架。
引用
@article{arxiv.1809.05911,
title = {Robust and customized methods for real-time hand gesture recognition under object-occlusion},
author = {Zhishuai Han and Xiaojuan Ban and Xiaokun Wang and Di wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.05911},
year = {2018}
}