Optymalizacja rozpoznawania gestów dloni

Jednym z bardzo interesuj¿cych obszarów badä w dziedzinie rozpoznawania wzorców, który zyskä wiele uwagi w ostatnim czasie, jest rozpoznawanie gestów. Gest mo¿na opisä jako sposób, w jaki osoba porusza swoim ciäem i ko¿czynami, aby wyrazi¿ ide¿ lub sentyment. Ludzie cz¿sto u¿ywaj¿ gestów do komunikowania si¿ w codziennym ¿yciu. Dlatego gesty s¿ naturalnym sposobem przekazywania informacji. Motywuje to do u¿ywania gestów do komunikacji z komputerami. W ten sposób gesty stanowi¿ atrakcyjn¿ i przyjazn¿ dla u¿ytkownika alternatyw¿ dla urz¿dze¿ interfejsu, takich jak klawiatura, mysz i joysticki w interakcji cz¿owiek-komputer (HCI). W zwi¿zku z tym podstawowym celem badä nad rozpoznawaniem gestów jest zbudowanie systemu, który mo¿e automatycznie identyfikowä / interpretowä okre¿lone ludzkie gesty i wykorzystywä je do przekazywania informacji. G¿ównym celem tej ksi¿¿ki jest zbadanie metod opartych na najnowocze¿niejszych technikach. Rozprawa dotyczy rozwoju rozpoznawania gestów d¿oni przy u¿yciu segmentacji d¿oni generowania p¿aszczyzny obiektu wideo, zmodyfikowanej maszyny stanu sko¿czonego (MFSM), zmodyfikowanego ukrytego modelu Markowa (MHMM) i dynamicznego wypaczania czasu (DTW).