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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 12
CHAPTER 1. INTRODUCTION17
Figure 1.4: High Level System Overview
1.2.2 Features Extraction
Starting from the Region of Interest, we extract motion based features exploiting the
optical flow in the image. Given the optical flow vector w =( u,v,t) for each pixel
in the image, we can map this volume in a lower dimensionality space, i.e. the 2k
principal directions in the image. A frame descriptor is, thus, reduced to a single vector
2k
X(t)∈R.
1.2.3 Simple Gesture Modeling and Recognition
Once each frame is encoded into the above defined descriptor, we can obtain paramet-
ric descriptors by estimating for each action primitive a mixture of Gaussians. The
mixtures are then directly used for classification of gesture primitives.
1.3 High level System Description
Oncewemodeledgestureprimitiveswehaveagoodreal-timerecognitionsystemableto
handle them. Now is important to find the simplest and cheapest way to combine them
to recognize and learn more complex gestures. The use of a grammar based approach
should be the best approach. Each complex action is a sequence of primitives, so
they can represent a language. Each regular language can be modeled by Finite State
Machine (FSM), either deterministic or not, thus the recognition of complex actions
is just reduced to acceptance of languages. We have also found a solution, working
under proper assumptions, to the problem of learning FSMs automatically given only
one-shot example.
Sitografia automatica

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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

action recognition
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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