Erkennung von Handgesten mit Hilfe Computer Vision Techniken
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Mit Hilfe von Computer-Vision-Techniken und der Veröffentlichung der Microsoft Kinect-Kamera wurde ein Versuch unternommen. Die Aufgabe der Segmentierung wurde unter Verwendung von RGB mit Tiefeninformationen umgesetzt; zur Verbesserung wird das YCbCr-Farbschema verwendet. Es werden Algorithmen zur Merkmalsextraktion auf zwei Ebenen untersucht: Scale Invariant Feature Transform (SIFT) für RGB-Bilder und die Gradient-Kernel-Deskriptor-Methode für Tiefenbilder. Abschließend werden Support Vector Machine (SVM) und K-Nächster Nachbar (K-NN) getestet.
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Mit Hilfe von Computer-Vision-Techniken und der Veröffentlichung der Microsoft Kinect-Kamera wurde ein Versuch unternommen. Die Aufgabe der Segmentierung wurde unter Verwendung von RGB mit Tiefeninformationen umgesetzt; zur Verbesserung wird das YCbCr-Farbschema verwendet. Es werden Algorithmen zur Merkmalsextraktion auf zwei Ebenen untersucht: Scale Invariant Feature Transform (SIFT) für RGB-Bilder und die Gradient-Kernel-Deskriptor-Methode für Tiefenbilder. Abschließend werden Support Vector Machine (SVM) und K-Nächster Nachbar (K-NN) getestet.
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Mit Hilfe von Computer-Vision-Techniken und der Veröffentlichung der Microsoft Kinect-Kamera wurde ein Versuch unternommen. Die Aufgabe der Segmentierung wurde unter Verwendung von RGB mit Tiefeninformationen umgesetzt; zur Verbesserung wird das YCbCr-Farbschema verwendet. Es werden Algorithmen zur Merkmalsextraktion auf zwei Ebenen untersucht: Scale Invariant Feature Transform (SIFT) für RGB-Bilder und die Gradient-Kernel-Deskriptor-Methode für Tiefenbilder. Abschließend werden Support Vector Machine (SVM) und K-Nächster Nachbar (K-NN) getestet.
AmazonPagina's: 52, Paperback, Südwestdeutscher Verlag
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