Введение
ГЛАВА 1. Сравнительный анализ известных моделей и систем распознавания жестов человека 12
1.1. Постановка задачи 12
1.2. Классификации жестов человека 13
1.3. Выбор базового алфавита жестов 16
1.4. Основные модели распознавания жестов 32
1.4.1. Скрытые Марковские модели 33
1.4.2. Нейронные сети 38
1.4.3. Байесовые сети 39
1.4.4. Другие модели 41
1.5. Системы распознавания жестов 43
1.6. Выводы 51
ГЛАВА 2. Захват и отслеживание области интересов на сложном фоне 53
2.1. Постановка задачи 53
2.2. Алгоритм захвата и отслеживания основанный на анализе перемещения области интересов 55
2.3. Алгоритм захвата и отслеживания основанный на анализе цвета области интересов 60
2.4. Алгоритм захвата и отслеживания областей интересов, основанный на последовательном выделении объектов по перемещению, цвету и кластерам 65
2.5. Оценка вычислительной сложности алгоритма захвата и отслеживания областей интересов, основанного на последовательном выделении объектов по перемещению, цвету и кластерам 74
Стр. 2.6: Алгоритм захвата и отслеживания областей интересов, основанный; на параллельном каскадном детекторе с использованием характерных. признаков Хаара. 76
2.7. Оценка вычислительной сложности алгоритма захвата и отслеживания областей интересов- основанного на параллельном
каскадном* детекторе с использованием характерных признаков Хаара. 87
2Я: Выводы. .. ...89
ГЛАВА 3. Нечеткая модель распознавания динамических жестов : 90
3;1-. Постановка задачи; 90
3.2. Принципы выполнения динамических жестов и формирования их моделей . 91
33. Распознавание динамических жестов с использованием Модели, основанной на нечетких конечных; автоматах и грамматиках 96
33U. Основные понятия и определения .. ..т...96
33;2. Нечеткие конечные автоматы и грамматики ...98
3:4. Выводы : ... 104
ГЛАВА 4. Мультимодальное агрегирование в задачах распознавания. 105
4.1. Постановка задачи. 105
4.2. Агрегирование модальностей с помощью операторов Суджено и Шоке 108
4.3. Мультимодальное распознавание на основе операторов агрегирования Суджено и Шоке... 111
4.4. Мультимодальное распознавание сцен, определяемых.жестами 117
4.5. Выводы 126
ГЛАВА 5. Программная реализация и апробирование системы распознавания динамических жестов 127
5.1. Постановка задачи 127
5.2. Архитектура системы распознавания жестов 129
5.3. Эксперимент 1. Нахождение порогового значения разности интенсивностей пикселей 131
5.4. Эксперимент 2. Нахождение времени работы алгоритма захвата и отслеживания областей интересов, основанного на последовательном выделении объектов по перемещению, цвету и кластерам 133
5.5. Эксперимент 3. Нахождение оптимального числа слоев каскада для алгоритма захвата и отслеживания областей интересов, основанного на параллельном каскадном детекторе 135
5.6. Эксперимент 4. Сравнение алгоритмов захвата и отслеживания областей интересов 137
5.7. Эксперимент 5. Нахождение надежности распознавания жестов, выполненных одной рукой одним человеком 145
5.8. Эксперимент 6. Нахождение надежности распознавания жестов, выполненных двумя руками, по очереди одним человеком 147
5.9. Эксперимент 7. Нахождение надежности распознавания жестов, выполненных одной рукой различными людьми 149
5.10. Выводы 151
Заключение и общие выводы 153
Литература
