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1 LIMIARF - Laboratoire d-Informatique, Mathématiques appliquées, Intelligence Artificielle et Reconnaissance de Formes 2 IBISC - Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes

Abstract : In this paper we propose a 3D dynamic gesture recognitionmethod for human robot interaction HRI based ondepth information provided by a Kinect. The body is trackedusing the skeleton algorithm provided by the KinectSDK. The main idea of this work is to compute the anglesof the upper body articulations which are active when executinggesture. The variation of these angles will be used asinputs for a Hidden Markov Models HMMs in order to recognizethe dynamic gestures. Results demonstrate that ourmethod is very robust ; it does not need much preprocessingsteps and is not influenced by environment conditions likeillumination changes and scene complexity.

Résumé : Dans ce papier, nous proposons une méthode de reconnaissance3D des gestes pour l’interaction homme robotHRI basée sur l’information de profondeur fournie parla Kinect. Le suivi du corps est réalisé avec l’algorithmeSkeleton fourni par le Kinect SDK. L’idée de ce travail estde calculer les angles des articulations de la partie supé-rieure du corps durant l’exécution du geste. Les variationsde ces angles seront les entrées des Modèles de MarkovCachés afin de reconnaître les gestes dynamiques. Les ré-sultats montrent que notre méthode est très robuste ; ellenécessite peu de prétraitements et n’est pas influencée parles conditions de l’environnement comme les changementsd’éclairage et la complexité de la scène.

en fr

Keywords : Depth image Hidden Markov Models 3D gesture recognition Gesture tracking

Mots-clés : Reconnaissance des gestes 3D Suivi des gestes Modèles de Markov Cachés Image de profondeur





Autor: Hajar Hiyadi - Fakhr-Eddine Ababsa - El Houssine Bouyakhf - Christophe Montagne - Fakhita Regragui -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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