350 руб
Журнал «Электромагнитные волны и электронные системы» №7 за 2012 г.
Статья в номере:
Распознавание формы руки на видеопоследовательности в режиме реального времени на основе SURF-дескрипторов и нейронной сети
Ключевые слова: распознавание руки SURF-дескриптор обнаружение признаков выделение признаков описание признаков кластеризация многослойная нейронная сеть
Авторы:
Т.Т. Нгуен - аспирант, ассистент кафедры «Вычислительная техника», Институт кибернетики Томского политехнического университета. E-mail: thangngt.cntt@gmail.com, mypengt@tpu.ru В.Г. Спицын - д.т.н., профессор, Томский политехнический университет. E-mail: spvg@tpu.ru
Аннотация:
Предложен новый метод генерации дескрипторов для нейронной сети; разработан оригинальный алгоритм распознавания формы руки в реальном времени на основе SURF-дескрипторов и нейронной сети; создано программное обеспечение для распознавания формы руки в режиме реальном времени на основе предложенного алгоритма; проведены численные эксперименты по распознаванию формы руки на видеопоследовательности в реальном времени, показавшее, что средняя точность распознавания составляет 92%.
Страницы: 31-39
Список источников
  1. Zhou H., Huang T.S. Tracking articulated hand motion with Eigen dynamics analysis // Proc. of International Conference on Computer Vision. Nice (France). 2003. V. 2. P. 1102-1109.
  2. Chen F., Fu C., Huang C. Hand gesture recognition using a real-time tracking method and Hidden Markov Models // Image and Vision Computing. Oxford: Elsevier. 2003. V. 21.№ 8. P. 745-758.
  3. Ng C.W., Ranganath S. Gesture recognition via pose classification // Proc. 15th International Conference on Pattern Recognition. Barcelona (Spain). 2000. V. 3. P. 699-704.
  4. Oka K., Sato Y., Koike H. Real-time fingertip tracking and gesture recognition // IEEE Computer Graphics and Applications.Washington DC : IEEE Society. 2002. V. 22. №6. P. 64-71.
  5. Huang C., Jeng S. A model-based hand gesture recognition system // Machine Vision and Application. SpringerLink. 2001. V. 12. №5. P. 243-258.
  6. Нгуен Т.Т. Алгоритмическое и программное обеспечение для распознавания фигур с помощью фурье-дескрипторов и нейронной сети // Известия Томского политехнического университета (Томск: Изд-во ТПУ) 2010. Т. 317. №5. С. 122-125.
  7. Harris C., Stephens M. A combined corner and edge detector // Proceedings of the Alvey Vision Conference. 1988. P. 147-151.
  8. Lindeberg T. Feature Detection with Automatic Scale Selection // International Journal of Computer Vision.SpringerLink. 1998. V. 30. №2. P. 79-116.
  9. Mikolajczyk K., Schmid C. Indexing based on scale invariant interest points // Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2001). Washington DC : IEEE Society. 2001.V. 1.P. 525-531.
  10. Lowe D. Object Recognition from Local Scale-Invariant Features // Proc. of the International Conference on Computer Vision ICCV, Corfu (Greece) 1999. WashingtonDC : IEEE Society. 1999.P. 1150-1157.
  11. Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool. SURF: Speeded Up Robust Features // Computer Vision and Image Understanding. Oxford: Elsevier. 2008.V. 110. №3.P. 346-359.
  12. Florack L.M.J., Haar Romeny B.M.t., Koenderink J.J., Viergever M.A. General intensity transformations and differential invariants // Journal of Mathematical Imaging and Vision.  SpringerLink. 1998.V. 4.№2.P. 171-187.
  13. Mindru F., Tuytelaars T., Van Gool L., Moons T. Moment invariants for recognition under changing viewpoint and illumination // Computer Vision and Image Understanding. Oxford: Elsevier. 2004.V. 94. №1.P. 3-27.
  14. Baumberg A. Reliable feature matching across widely separated views // IEEE Conference on In Computer Vision and Pattern Recognition, Hilton Head (SC, USA) 2000. Washington DC: IEEE Society. 2000.V. 1.P. 774-781.
  15. Schaffalitzky F., Zisserman A. Multi-view matching for unordered image sets, or - How do I organize my holiday snaps?? // Proceedings of the 7th European Conference on Computer Vision-Part I, Copenhagen (Denmark) 2002. London: Springer-Verlag. 2002.V. 1.P. 414-431.
  16. Freeman W.T., Adelson E.H. The design and use of steerable filters // Pattern Analysis and Machine Intelligence. Washington DC: IEEE Society. 1991.V. 13. №9.P. 891-906.
  17. Carneiro G., Jepson A. Multi-scale phase-based local features // Proceedings. 2003 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington DC: IEEE Society. 2003.V. 1.P. 736-743.
  18. Mikolajczyk K., Schmid C. A performance evaluation of local descriptors // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Washington DC: IEEE Society. 2005.V. 27. №10.P. 1615-1630.
  19. Mikolajczyk K., Tuytelaars T., Schmid C., Zisserman A., Matas J., Schaffalitzky F., Kadir T., Van Gool L. A comparison of affine region detectors // International Journal of Computer Vision. SpringerLink. 2005. V. 65. №1. P. 43-72.
  20. Dardas N.H., Georganas N.D. Realtime hand gesture detection and recognition using bag-of-features and support vector machine techniques // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. Washington DC: IEEE Society. 2011.V. 60. №11.P. 3592-3606.
  21. Juan L., Gwun O. A comparison of SIFT, PCA-SIFT and SURF // Int. J. Image Process. (IJIP). Malaysia: CSC Journals. 2009.V. 9. №4.P. 143-152.