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Real-Time Gesture Recognition System and Application: a motion-based approach

Estratto della Tesi di Sean Ryan Fanello

Estratto dalla tesi: Real-Time Gesture Recognition System and Application: a motion-based approach
CHAPTER 2. FEATURES EXTRACTION 23
is just the previous n frames or a weighted average where recent frames have higher
weight. In essence, the background model is computed as a chronological average from
the pixel’s history, no spatial correlation is used between different (neighbouring) pixel
locations. These basic methods are affected by several limitations: they don’t provide
an explicit criterion to choose the threshold and in addition they are based on a single
value, so they cannot cope with multiple modal background distributions.
2.1.2 Mixture of Gaussians
This method proposed by Stauffer and Grimson [75] addressed the problem of modeling
multimodal background distribution. A mixture of K Gaussians is fitted for each pixel
intheimageoverN frames. Thenumberofmodesisarbitrarilypredefined, eachweight
ω
i
is updated at every new frame. At every new frame, some of the Gaussians “match”
the current value (those at a distance< 2.5σ￿
i
): for them, ￿
i
and σ￿
i
are updated by the
running average:
µ
t
= αF
t
+(1−α)µ
t−1
(2.5)
σ
2
t
= α(F
t
−µ
t
)
2
+(1−α)σ
2
t−1
(2.6)
The mixture of Gaussians actually models both the foreground and the background: to
pickonlythedistributionsmodelingthebackgroundalldistributionsarerankedaccord-
ing to their
ω
i
σ
i
and the highest one is chosen as background. For detailed description
see [75].
2.1.3 Proposed Scene Segmentation Solution
There are other advanced methods that try to provide a good scene segmentation, see
[41, 60], but typically they have strong computational requisites and it’s very difficult
to integrate them in real-time systems especially considering that this is only the first
step of a more complicated system, so we cannot allocate all computational resources
only to provide a perfect scene segmentation. For this reasons our approach can be
placed between the last two methods described above. We assign to each pixel (x,y) of
the RGB image a background probability with a Gaussian probability distribution:
Pr(x,y)=
1
√
2πσ
2
exp
￿
−
(I(x,y)−µ(x,y))
2
2σ(x,y)
2
￿
(2.7)

Estratto dalla tesi:

Real-Time Gesture Recognition System and Application: a motion-based approach

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Informazioni tesi

  Autore: Sean Ryan Fanello
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2009-10
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Fiora Pirri
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 97

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computer vision
deterministic finite automata
finite state machines
gesture recognition
human activities recognition
human behavior understanding
human tracking
icub
learning by imitation
mixture models
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