論文の概要: Control of computer pointer using hand gesture recognition in motion pictures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13188v1
• Date: Thu, 24 Dec 2020 10:24:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 08:08:50.717373
• Title: Control of computer pointer using hand gesture recognition in motion pictures
• Title（参考訳）: モーション画像におけるハンドジェスチャ認識を用いたコンピュータポインターの制御
• Authors: Yalda Foroutan, Ahmad Kalhor, Saeid Mohammadi Nejati, Samad Sheikhaei
• Abstract要約: ユーザインタフェースは、手動検出とジェスチャーの分類によってコンピュータカーソルを制御するように設計されている。 6720の画像サンプルを持つハンドデータセットは、拳、手のひら、左を指し、右を指す4つのクラスを含む収集されます。 CNNネットワークはこのデータセットで訓練され、キャプチャされた各画像のラベルを予測し、それらの類似度を測定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16058099298620418
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A user interface is designed to control the computer cursor by hand detection and classification of its gesture. A hand dataset with 6720 image samples is collected, including four classes: fist, palm, pointing to the left, and pointing to the right. The images are captured from 15 persons in simple backgrounds and different perspectives and light conditions. A CNN network is trained on this dataset to predict a label for each captured image and measure the similarity of them. Finally, commands are defined to click, right-click and move the cursor. The algorithm has 91.88% accuracy and can be used in different backgrounds.
• Abstract（参考訳）: ユーザインタフェースは、手動検出とジェスチャーの分類によってコンピュータカーソルを制御するように設計されている。 6720の画像サンプルを持つハンドデータセットを収集し、拳、掌、左向け、右向きの4つのクラスを含む。 画像は、単純な背景と異なる視点と光条件で15人の人物から撮影されます。 CNNネットワークは、このデータセットに基づいてトレーニングされ、キャプチャされた各画像のラベルを予測し、それらの類似度を測定する。 最後に、コマンドはクリック、右クリック、カーソルの移動と定義される。 このアルゴリズムは91.88%の精度を持ち、異なるバックグラウンドで使用できる。

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