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

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Anteprima della tesi: Real-Time Gesture Recognition System and Application: a motion-based approach, Pagina 10
CHAPTER 1. INTRODUCTION15
observed sequence are merged into one single representation or the recognition is per-
formed for each frame individually. An example is the k-Nearest Neighbor (NN) clas-
sifier: it uses the distance between image representation of an observed sequence and
those in the data-set; the label is chosen among the k closest training sequences. For a
large data-set this approach can be computationally expensive. NN classification can
be either performed at frame level or for whole sequences, for example by using major-
ity voting over all frame in a sequence. Crucially is the choice of the metric distance
between frames or sequences: Blank et al. [38] use 1-NN with Euclidean distance, but
often the Euclidean distance might not be the most suitable choice. Bobick and Davis
[6] use Hu moments of different orders of magnitude and then Mahalanobis distance is
used to take into account the variance of each dimension. It has been also observed
thatmanyactionscanberepresentedbykeyposesorprototypes: SullivanandCarlsson
[76] recognize forehand and backhand tennis stroke by matching edge representations
to labeled key poses.
Another approach is the Temporal state-space model which consists of state con-
nected by edges, each of them model the probabilities between states and between
states and observations. The most used method in the temporal state-space model
are Hidden Markov Models (HMM) [66] : they are a generative approach that tries to
model action classes using the observations in the training set, unlike to discriminative
techniques that don’t model a class but rather focus on differences between classes.
Probably, the first publication using HMMs in this field is the celebrated paper by
Yamato et al. [79] after that, HMMs have increase their applications in the field of
gesture recognition: Feng and Perona [30] use a static HMM where key-poses corre-
spond to states. They effectively train the dynamics at the cost of reduced flexibility
due a to a simpler observation model; Ahmad and Lee [1] take into account multiple
viewpoints and use a multi-dimensional HMM to deal with the different observations.
Instead of modeling the human body as a single observation, one HMM can be used for
each body-part, making easier the training and, in addition, composite movements that
are not in the training set can be recognized. İkizler and Forsyth [47] construct HMMs
for legs and arms individually, where 3D trajectories are the observations. For each
limb, states of different action models with similar emission probabilities are bound,
which allows automatic segmentation of actions.
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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

FAQ

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Parole chiave

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action space
cognitive robotic
computer vision
deterministic finite automata
finite state machines
gesture recognition
human activities recognition
human behavior understanding
human tracking
icub
learning by imitation
mixture models
pattern recognition
powerpoint
real time recognition
spectral clustering
statistical learning
video processing
finite automata
recognition actions
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