Automatic Classification of Polish Sign Language Words

• Autorzy: Dziubich T. , Szymański J.

Identyfikatory

DOI

10.12915/pe.2014.03.43

Warianty tytułu

PL

Automatyczna klasyfikacja znaków Polskiego Języka Miganego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the article we present the approach to automatic recognition of hand gestures using eGlove device. We present the research results of the system for detection and classification of static and dynamic words of Polish language. The results indicate the usage of eGlove allows to gain good recognition quality that additionally can be improved using additional data sources such as RGB cameras.

PL

W artykule przedstawiono podejście do automatycznego rozpoznawania gestów migowych w oparciu o dedykowane do tego zadania urządzenie pod nazwą eGlove. Przeprowadzono analizę podejść do klasyfikacji gestów statycznych i dynamicznych. Uzyskane rezultaty wskazują, że opracowane urządzenie może zostać wykorzystane do analizy gestów języka mówionego, jednakże dla gestów dynamicznych ograniczeniem jest rozmiar słownika.

Słowa kluczowe

EN

gesture recognition; wearable computing; classification; human-machine interaction

PL

rozpoznawanie gestów; elektronika ubieralna; klasyfikacja; interakcja człowiek-maszyna

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 90, nr 3
• Strony: 191--194
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., il.

Twórcy

autor

Dziubich T.

• Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics, Gdansk University of Technology, 11/12 Gabriela Narutowicza street, 80-233 Gdańsk, Poland

autor

Szymański J.

• Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics, Gdansk University of Technology, 11/12 Gabriela Narutowicza street, 80-233 Gdańsk, Poland

Bibliografia

• [1] Beckhaus S., Kruijff E., Unconventional human computer interfaces, ACM SIGGRAPH 2004 Course Notes, (2004)
• [2] Bhuiyan M., Picking R., Gesture-controlled user interfaces, what have we done and what’s next?, Proceedings of the Fifth Collaborative Research Symposium on Security, ELearning, Internet and Networking (SEIN 2009), Darmstadt, Germany (2009), 26-27
• [3] Brave S., Ishii H., Dahley A., Tangible interfaces for remote collaboration and communication, Proceedings of ACM conference on Computer supported cooperative work, CSCW ’98, New York, USA, (1998), 169-178
• [4] Dix A., Finlay J.E, Abowd G.D., Beale R., Human-Computer Interaction (3rd Edition). Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River, NJ, USA, (2003)
• [5] Duchowski A.T., Eye tracking methodology: Theory and practice, Springer, (2007)
• [6] Hendzel J. K., Słownik Polskiego Języka Miganego, Wydawnictwo OFFER, (1995)
• [7] Hernandez-Rebollar J.L., Lindeman R.W, Kyriakopoulos N., A multi-class pattern recognition system for practical finger spelling translation, Proceedings. Of Fourth IEEE International Conference on Multimodal Interfaces, (2002), 185-190
• [8] Hollar J., Perng J.K., Pister K., Wireless static hand gesture recognition with accelerometers - the acceleration sensing glove, Berkeley Sensor & Actuator Center, University of California, Berkeley (2001)
• [9] http://www.onsi.tv/slownik.htm. Słownik Polskiego Języka Migowego. (on line, 10 may 2013)
• [10] Kapuścińs ki T., Rozpoznawanie polskiego języka miganego, In Phd Thesis. Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski, (2006)
• [11] Krumm J., Ubiquitous Computing Fundamentals. Chapman & Hall CRC Press, 1st edition, (2009)
• [12] Liu J., Zhong L., Wickramasuriya J., Vasudevan V., uWave: Accelerometer-based personalized gesture recognition and its applications. Pervasive and Mobile Computing, 5 (2009), n.6, 657-675
• [13] Marnik J., The polish finger alphabet hand postures recognition using elastic graph matching. In Computer Recognition Systems 2, Advances in Soft Computing Volume Springer, 45 (2007), 454-461
• [14] Roggen D., Magnenat S., Waibel M., Troster G., Wearable computing, IEEE Robotics & Automation Magazine, 18 (2011), n. 2, 83-95
• [15] Steinberg G., Natural user interfaces, University of Auckland Seminar Reports, (2012)
• [16] Tutenel T., Smelik R., Lopes R., de Kraker K., Bidarra R., Generating consistent buildings: a semantic approach for integrating procedural techniques, IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, 3 (2011), n. 3, 274-288
• [17] Vieriu R-L., Goras R., Goras L., On HMM static hand gesture recognition, 10th International Symposium ISSCS 2011 - In Signals, Circuits and Systems (2011), 1-4
• [18] Weiser M., Ubiquitous computing, Computer, 26 (1993), n. 10, 71-72
• [19] Wingrave Ch. A., Williamson B., Varcholik P.D., Rose J., Miller A., Charbonneau E., Bott J., LaViola J., The wiimote and beyond: Spatially convenient devices for 3d user interfaces, IEEE Comput. Graph. Appl., 30 (2010), n. 2, 71-85
• [20] Zander T.O., Kothe Ch., Towards passive brain–computer interfaces: applying brain–computer interface technology to human–machine systems in general, Journal of Neural Engineering, 8 (20011), n. 2, 025005