Recognizing Hand Digit Gestures Using Stochastic Models

Bong-Kee Sin

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자료유형: 학술저널

저자정보: Bong-Kee Sin (부경대학교)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 JOURNAL OF KOREA MULTIMEDIA SOCIETY Vol.11 No.6

발행연도: 2008.6

수록면: 807 - 815 (9page)

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A simple efficient method of spotting and recognizing hand gestures in video is presented using a network of hidden Markov models and dynamic programming search algorithm. The description starts from designing a set of isolated trajectory models which are stochastic and robust enough to characterize highly variable patterns like human motion, handwriting, and speech. Those models are interconnected to form a single big network termed a spotting network or a spotter that models a continuous stream of gestures and non-gestures as well. The inference over the model is based on dynamic programming. The proposed model is highly efficient and can readily be extended to a variety of recurrent pattern recognition tasks. The test result without any engineering has shown the potential for practical application. At the end of the paper we add some related experimental result that has been obtained using a different model - dynamic Bayesian network - which is also a type of stochastic model.

#hand gesture #gesture recognition #spotting network #hidden Markov model #dynamic Bayesian network

참고문헌 (9)

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1. [학술대회논문] - Y. Wu / 1999 / Vision-based gesture recognition - a review / Gesture Workshop

2. [학술지(정기간행물)] - H.K. Lee / 1999 / An HMM-based threshold model approach for gesture recognition / IEEE Trans.Pat.Anal.and Mach.Intel 21 (10) : 961 ~ 973

3. [단행본] - W.C. Stokoe / 1995 / A Dictionary of American Sign Language / Linstok Press

4. [단행본] - A.Kendon / 1986 / Current issues in the study of gestures / The Biological Foundation of Gestures:Motor and Semiotic Aspects : 23 ~ 47

5. [학술대회논문] - Y. Wu / 1999 / Human hand modeling,analysis and animation in the context of HCI / IEEE Int.Conf.Image Proc.

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Bong-Kee Sin

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