Rozpoznawanie gestów rąk w układzie wizyjnym

• Autorzy: Kapuściński T. , Marnik J. , Wysocki M.

Warianty tytułu

EN

Vision-based hand gesture recognition

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedstawiono wyniki prac autorów, dotyczące rozpoznawania kształtu dłoni, wskazań obiektów oraz gestów dynamicznych, przydatnych w robotyce.

EN

The paper considers vision-based hand gesture interfaces. Results obtained by the authors, concerning recognition of hand posture, pointing direction, and some dynamic gestures useful in robotics are presented.

Słowa kluczowe

PL

wizja komputerowa; komunikacja człowiek-maszyna; rozpoznawanie gestów rąk

EN

computer vision; human-computer interface; hand gesture recognition

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2005
• Tom: R. 51, nr 1
• Strony: 56--59
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kapuściński T.

• Katedra Informatyki i Automatyki, Politechnika Rzeszowska

autor

Marnik J.

• Katedra Informatyki i Automatyki, Politechnika Rzeszowska

autor

Wysocki M.

• Katedra Informatyki i Automatyki, Politechnika Rzeszowska

Bibliografia

• [1] B. Cyganek: Komputerowe przetwarzanie obrazów trójwymiarowych. Akad. Ofic. Wyd. EXIT. Warszawa 2002.
• [2] W. T. Freeman, M. Rolh: Orientation histograms for hand gesture rccognition. Proc. of the IEEE Intnl. Workshop on Automatic Face and Gesture Recognition. Zurich. 1995. 296-301.
• [3] D. Geer: Will gesture recognition technology point the way? Computer 10, 2004, 20-23.
• [4] J. K. Hendzel: Słownik Polskiego Języka Miganego. Wyd. OFFER, Olsztyn 1995.
• [5] E. Hunter, J. Schlenzig, R. Jain: Posture estimation in reduced model gesture input system. Proc. of the IEEE Intnl Workshop on Automatic Face and Gesture Recognition, Zurich 1995. 290-295.
• [6] T. Kapuściński, M. Wysocki: Identyfikacja koloru skóry dłoni w różnych przestrzeniach barw. Archiwum Informatyki Teoretycznej i Stosowanej 13(1). 2001, 53-68.
• [7] T. Kapuścińsk,. M. Wysocki: Vision-based recognition of Polish sign language. Proc. of the Symp. on Methods of Artificial Intelligence Al-METH, Gliwice 2003, 145-148.
• [8] A. Licsar, T. Sziranyi: Supervised training based hand gesture recognition system. Proc. of the 16th Int. Conf On Pattern Recognition ICPR`02, 259-262.
• [9] J. Marnik: Rozpoznawanie znaków Polskiego Alfabetu Palcowego z wykorzystaniem morfologii matematycznej i sieci neuronowych. Rozprawa doktorska. Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków, 2002.
• [10] J. Martin, J. L. Crowley: An appearance-based approach to gesture recognition. Proc. of the 9th Intnl. Conf. on Image Analysis and Processing, Florence, Italy, 1997.
• [11] J. Martin. J. -B Durand: Automatic handwriting gestures recognition using hidden Markov models. Proc. of the 4th Int. Conf. On Automatic Face and Gesture Recognition. Grenoble. France, 2000, 403-409.
• [12] V. I. Pavlovic, R. Sharma, T. S. Huang: Visual Interpretation of Hand Gestures for Human - Computer Interaction. IEEE Trans PAMI, 19, 7,1997, 677-695.
• [13] J. M. Rehg, T. Kanade: Visual tracking of high DOF articulated structures on application to human hand tracking. [w:]Ecklundh J. O., (ed.), Lectures and Notes in Computer Science, vol. 80, Springer, New York, 1994, 34-16.
• [14] T. Starner, J. Weaver, A. Pentland: Real-time American sign language recognition using desk and wearable computer based video. IEEE Trans. PAMI, 20(12):1371-1375, 1998.
• [15] Statsoft Inc.: Statistic Neural Networks. 1998.
• [16] R. Tadeusiewicz: Systemy wizyjne robotów przemysłowych. WNT, Warszawa 1992.
• [17] R. Tadeusiewicz, P. Korohoda: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów. Wyd. Fundacji Postępu Telekom., Kraków 1997.
• [18] J. Triesch., C von der Malsburg: A system for person independent hand posture recognition against complex backgrounds. IEEE Trans. PAMI. 23(12), 2001, 1449-1453.
• [19] J. Yang, X. Yangshcng, C. S. Chen: Human action learning via hidden Markov model. IEEE Trans. SMC, Part A, 27(1), 1997, 34-44.
• [20] M. Zha,. F. K. H. Ouek, X. Wu: RIEVL: Recursive induction learning in hand gesture recognition. IEEE Trans. PAMI. 20(11), 1998, 1174-1185.