論文の概要: A Novel Hand Gesture Detection and Recognition system based on ensemble-based Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12519v1
• Date: Fri, 25 Feb 2022 06:46:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-28 21:24:35.367144
• Title: A Novel Hand Gesture Detection and Recognition system based on ensemble-based Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: アンサンブルに基づく畳み込みニューラルネットワークに基づく新しい手指検出・認識システム
• Authors: Abir Sen, Tapas Kumar Mishra, Ratnakar Dash
• Abstract要約: コンピュータビジョンとパターン認識コミュニティでは,手の部分検出が課題となっている。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャのようなディープラーニングアルゴリズムは、分類タスクにおいて非常に一般的な選択肢となっている。 本稿では,CNNに基づくアプローチのアンサンブルを用いて,予測時の高分散や過度な問題,予測誤差などの問題を克服する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5665681694253903
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nowadays, hand gesture recognition has become an alternative for human-machine interaction. It has covered a large area of applications like 3D game technology, sign language interpreting, VR (virtual reality) environment, and robotics. But detection of the hand portion has become a challenging task in computer vision and pattern recognition communities. Deep learning algorithm like convolutional neural network (CNN) architecture has become a very popular choice for classification tasks, but CNN architectures suffer from some problems like high variance during prediction, overfitting problem and also prediction errors. To overcome these problems, an ensemble of CNN-based approaches is presented in this paper. Firstly, the gesture portion is detected by using the background separation method based on binary thresholding. After that, the contour portion is extracted, and the hand region is segmented. Then, the images have been resized and fed into three individual CNN models to train them in parallel. In the last part, the output scores of CNN models are averaged to construct an optimal ensemble model for the final prediction. Two publicly available datasets (labeled as Dataset-1 and Dataset-2) containing infrared images and one self-constructed dataset have been used to validate the proposed system. Experimental results are compared with the existing state-of-the-art approaches, and it is observed that our proposed ensemble model outperforms other existing proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,ハンドジェスチャ認識がヒューマンマシンインタラクションの代替手段となっている。 3Dゲーム技術、手話解釈、VR(バーチャルリアリティ)環境、ロボット工学など、幅広い応用分野をカバーしている。 しかし、手の部分の検出はコンピュータビジョンやパターン認識のコミュニティでは難しい課題となっている。 convolutional neural network(cnn)アーキテクチャのようなディープラーニングアルゴリズムは、分類タスクにおいて非常に一般的な選択肢となっているが、cnnアーキテクチャは、予測中の高い分散、問題オーバーフィット、予測エラーなどの問題に苦しめられている。 本稿では,これらの問題を克服するために,CNNに基づくアプローチのアンサンブルについて述べる。 まず、二分しきい値に基づく背景分離法を用いてジェスチャー部分を検出する。 その後、輪郭部を抽出し、手領域を分割する。 その後、画像は3つの個別のCNNモデルに変換され、並列にトレーニングされる。 最後に、CNNモデルの出力スコアを平均化し、最終的な予測のための最適なアンサンブルモデルを構築する。 提案システムを検証するために、赤外線画像と1つの自己構築データセットを含む2つの公開データセット(Dataset-1とDataset-2)が使用されている。 実験結果は,既存の最先端手法と比較し,提案手法が既存手法よりも優れていることを示した。

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