Распознавание жестов ручной азбуки ASL

Предложен метод и разработана программная система автоматического распознавания жестов ручной азбуки глухонемых ASL (American Sign Language). В качестве устройства ввода информации о статических жестах, отображающих цифры и латинские буквы, выступает трёхмерный сенсор нового поколения Asus Xtion Pro Live. Распознавание жестов осуществляется посредством извлечения, предварительной обработки и последующего сравнения нормализованных геометрических скелетов руки на основе анализа дальностных изображений, формируемых сенсором. Сравнение скелетов осуществляется на основе алгоритма динамической трансформации шкалы времени (Dynamic Time Warping, DTW), имеющего полиномиальную сложность.

ASL Fingerspelling Recognition

A method is proposed and software is developed for automatic recognition of gestures usedin ASL fingerspelling. Static gestures are captured using the new generation 3D sensor AsusXtion Pro Live. Gesture recognition is achieved by extracting and further comparing thenormalized geometric skeletons of the hand. Hand skeletons are compared using DynamicTime Warping algorithm, which has polynomial complexity.

Авторы
Издательство
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН)
Номер выпуска
2
Язык
Русский
Страницы
105-113
Статус
Опубликовано
Год
2013
Организации
  • 1 Российский университет дружбы народов
Ключевые слова
распознавание жестов; дальностное изображение; gesture recognition; ASL; DTW; depth image
Дата создания
02.12.2019
Дата изменения
02.12.2019
Постоянная ссылка
https://repository.rudn.ru/ru/records/article/record/54533/
Поделиться

Другие записи

Сидоров С.В.
Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Математика, информатика, физика. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). 2013. С. 45-63
Бронников К.А., Донской Е.В., Королёв П.А.
Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Математика, информатика, физика. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). 2013. С. 139-149