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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 8
Figure 1.2: Examples of Motion History Images
1.1.2 Features Extraction
We describe here existing approaches for features extraction from image sequences. In
an ideal world features should be viewpoint, background, person and action execution
invariant. At the same time they must allow a robust classification of the action. We
can divide image representations in global and local representations.
In the global representation first we localize the subject using modeless or model
approaches described above, then the region of interest (ROI) is encoded as a whole
which results in the image descriptors. Usually global descriptors are obtained by a
silhouette, bythecontours, bytheopticalflowetc. Oneofmostusedkindofdescriptors
istheHumoment, wheretwotemplatescanbecompared; Bobick[6]forinstanceuseda
binary motion energy image (MEI), which indicates where is the motion, and a motion
history images (MHI), where pixel intensities are function of the temporal history of
the motion in that point, and models shapes are matched with MEI and MHI by Hu
moment comparison. Wang et al. [77] computed a￿ transform to silhouette to obtain
translation and scale invariant descriptors. Silhouette and also contours are used by
Li [52], who extracted information like sampled points from the contours of silhouette
and center motion of gravity center. Silhouette can be obtained also from multiple
cameras, for instance Weinland et al. [78] combined silhouettes from multiple cameras
in a 3D model and used the motion history volumes (an extension of MHI) as main
descriptor. Completely different descriptors can be extracted by motion information,
like the optical flow; for instance Ali and Shah [2] derived several kinematics features
from the optical flow like symmetry, divergence etc.
basedrepresentation. TheROIisdividedintofixedspatialortemporalgrid,thisprovide

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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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