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Air Force One Casacinema delle macchie di mano e sono

Air Force One Casacinema

In questo lavoro, consideriamo un sistema di visione basato sul grado di interpretare i gesti di un utente in tempo reale per manipolare le finestre e gli oggetti all'interno di una interfaccia utente grafica. Una procedura di segmentazione mano prima Nike Air Max 2011 di estrarre blob mano binario (s) da ogni fotogramma della sequenza di immagini acquisite. Descrittori di Fourier vengono utilizzati per rappresentare la forma delle macchie di mano, e sono input per la funzione radiale-base (RBF) rete (s) per la classificazione posa. Il vettore posa probabilità di uscita dalla rete RBF è usato come input per il sistema di riconoscimento gesto, insieme alle informazioni di movimento. Le capacità di riconoscimento Gesto con modelli nascosti di Markov (HMM) e le reti neurali ricorrenti (RNN) sono stati studiati. I risultati dei test hanno mostrato che l'HMM continuo ha prodotto le migliori prestazioni con tassi di riconoscimento dei gesti del 90,2%. Esperimenti con combinando le Air Force One Casacinema continue HMM e RNR rivelato che una combinazione lineare dei due classificatori migliorato i risultati di classificazione al 91,9%. Il sistema di riconoscimento gesto è stato distribuito in un'applicazione interfaccia utente prototipo, e gli utenti che hanno testato trovò gesti intuitivo e l'applicazione facile da usare. Sono stati ottenuti reale velocità di elaborazione di tempo fino a 22 fotogrammi al secondo.
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