Riconoscimento dei gesti della mano mediante tecniche di visione artificiale
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È stato fatto un tentativo con l'aiuto delle tecniche di computer vision e della telecamera Microsoft Kinect. Il compito di segmentazione è stato implementato utilizzando RGB con informazioni di profondità; per migliorarlo, è stato utilizzato lo schema di colori YCbCr. Vengono esaminati gli algoritmi di estrazione delle caratteristiche a due livelli, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) per le immagini RGB e il metodo Gradient kernel descriptor per le immagini di profondità. Infine, vengono testati la Support Vector Machine (SVM) e il K- nearest neighbor (K-NN).
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È stato fatto un tentativo con l'aiuto delle tecniche di computer vision e della telecamera Microsoft Kinect. Il compito di segmentazione è stato implementato utilizzando RGB con informazioni di profondità; per migliorarlo, è stato utilizzato lo schema di colori YCbCr. Vengono esaminati gli algoritmi di estrazione delle caratteristiche a due livelli, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) per le immagini RGB e il metodo Gradient kernel descriptor per le immagini di profondità. Infine, vengono testati la Support Vector Machine (SVM) e il K- nearest neighbor (K-NN).
AmazonPagina's: 52, Paperback, Südwestdeutscher Verlag
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