Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Warchoł, D." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Hand posture recognition using modified ensemble of shape functions and global radius-based surface descriptor
Autorzy:
Warchoł, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305782.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
hand posture recognition
point cloud
descriptor
3D camera
Opis:
This paper presents an approach to the recognition of static hand gestures based on data acquired from 3D cameras and point cloud descriptors: Ensemble of Shape Functions and Global Radius-based Surface Descriptor. We describe a recognition algorithm consisting of hand segmentation, noise removal and downsampling of point clouds, dividing point cloud bounding boxes to cells, feature extraction and normalization, and gesture classification. Modifications to the descriptors are proposed in order to increase the hand posture recognition rates while decreasing the quantity of used features as well as the computational cost of the algorithm. Experiments performed on four challenging datasets using cross-validation tests prove the usefulness of our approach.
Źródło:
Computer Science; 2018, 19 (2); 115-137
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Recognition of Hand Posture Based on a Point Cloud Descriptor and a Feature of Extended Fingers
Autorzy:
Warchoł, D.
Wysocki, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384737.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
hand posture recognition
depth cameras
Kinect
point cloud
Viewpoint Feature Histogram
Opis:
Our work involves hand posture recognition based on 3D data acquired by the KinectTM sensor in the form of point clouds. We combine a descriptor built on the basis of the Viewpoint Feature Histogram (VFH) with additional feature describing the number of extended fingers. First, we extract a region corresponding to the hand and then a histogram of the edge distances from the palm center is built. Based on quantized version of the histogram we calculate the number of extended fingers. This information is used as a first feature describing the hand which, together with VFH-based features, form the feature vector. Before calculating VFH we rotate the hand making our method invariant to hand rotations around the axis perpendicular to the camera lens. Finally, we apply nearest neighbor technique for the posture classification. We present results of crossvalidation tests performed on a representative dataset consisting of 10 different postures, each shown 10 times by 10 subjects. The comparison of recognition rate and mean computation time with other works performed on this dataset confirms the usefulness of our approach.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2016, 10, 1; 48-57
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies