Fugu-MT 論文翻訳(概要): Study and Survey on Gesture Recognition Systems

論文の概要: Study and Survey on Gesture Recognition Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00392v1
Date: Fri, 1 Dec 2023 07:29:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-04 15:15:00.272236
Title: Study and Survey on Gesture Recognition Systems
Title（参考訳）: ジェスチャー認識システムに関する研究と調査
Authors: Kshitij Deshpande, Varad Mashalkar, Kaustubh Mhaisekar, Amaan Naikwadi and Archana Ghotkar
Abstract要約: 本稿では,ゲーム,医療,家電,産業用ロボット,バーチャルリアリティといった多分野におけるジェスチャー認識システムの実装について論じる。手話におけるジェスチャーの役割が研究され、既存のアプローチがレビューされている。ジェスチャー認識システムを構築する際に直面する共通の課題も検討されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, there has been a considerable amount of research in the Gesture Recognition domain, mainly owing to the technological advancements in Computer Vision. Various new applications have been conceptualised and developed in this field. This paper discusses the implementation of gesture recognition systems in multiple sectors such as gaming, healthcare, home appliances, industrial robots, and virtual reality. Different methodologies for capturing gestures are compared and contrasted throughout this survey. Various data sources and data acquisition techniques have been discussed. The role of gestures in sign language has been studied and existing approaches have been reviewed. Common challenges faced while building gesture recognition systems have also been explored.
Abstract（参考訳）: 近年、ジェスチャー認識領域では、主にコンピュータビジョンの技術的進歩により、かなりの研究が行なわれている。この分野では様々な新しい応用が概念化され開発されている。本稿では,ゲーム,医療,家電製品,産業用ロボット,仮想現実などの多分野におけるジェスチャー認識システムの実装について述べる。この調査を通じて、ジェスチャーをキャプチャするための異なる手法を比較し、対比する。様々なデータソースやデータ取得技術が議論されている。手話におけるジェスチャーの役割は研究され、既存のアプローチも検討されている。ジェスチャー認識システム構築における一般的な課題も検討されている。

関連論文リスト

A Methodological and Structural Review of Hand Gesture Recognition Across Diverse Data Modalities [1.6144710323800757]
ハンドジェスチャ認識(HGR)システムは、自然、効率的、そして認証された人間とコンピュータの相互作用を促進する。大幅な進歩にもかかわらず、手の動きを自動的かつ正確に識別することはコンピュータビジョンにおいて大きな課題である。本稿では,2014年から2024年までのHGR技術とデータモダリティを概観し,センサ技術とコンピュータビジョンの進歩を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-10T04:40:01Z)
An inclusive review on deep learning techniques and their scope in handwriting recognition [4.318047857743103]
ディープラーニングは、生の入力を中間機能層に結合する能力を持つ機械学習アルゴリズムのカテゴリを表現する。ディープラーニングは、コンピュータビジョンとパターン認識において、多くの領域にわたる人間レベルのパフォーマンスの偉大な達成を特に見てきた。本稿では,筆跡認識分野におけるディープラーニングの研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-10T06:30:33Z)
Bridging Machine Learning and Sciences: Opportunities and Challenges [0.0]
機械学習の科学への応用は、近年、エキサイティングな進歩を遂げている。近年,ディープ・ニューラルネットを用いたアウト・オブ・ディストリビューション検出は高次元データにおいて大きな進歩を遂げている。我々は、データ普遍性、実験プロトコル、モデル堅牢性など、それらの適用可能性について批判的に考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-24T17:54:46Z)
SHREC 2021: Track on Skeleton-based Hand Gesture Recognition in the Wild [62.450907796261646]
手のジェスチャーの認識は、ソフトウェアによって推定される手の骨格のストリームから直接行うことができる。最近のスケルトンからのジェスチャーや行動認識の進歩にもかかわらず、現在の最先端技術が現実のシナリオでどの程度うまく機能するかは明らかではない。本稿では,SHREC 2021: Track on Skeleton-based Hand Gesture Recognition in the Wild contestについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-21T10:57:49Z)
Weakly Supervised Object Localization and Detection: A Survey [145.5041117184952]
オブジェクトのローカライゼーションと検出は、新しい世代のコンピュータビジョンシステムを開発する上で重要な役割を果たす。本稿では,(1)古典的モデル,(2)既成の深層ネットワークの特徴表現を用いたアプローチ,(3)ディープラーニングのみに基づくアプローチ,(4)この分野で広く利用されている公開データセットと標準評価指標についてレビューする。この分野における重要な課題、この分野の開発履歴、各カテゴリーの手法の利点/欠点、異なるカテゴリーの方法間の関係、弱い監督対象のローカリゼーションおよび検出方法の適用、およびこの研究分野の開発をさらに促進するための潜在的な将来の方向性について議論します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-16T06:44:50Z)
Deep Gait Recognition: A Survey [15.47582611826366]
歩行認識は、歩き方に基づいて個人を識別することを目的とした魅力的な生体測定モダリティです。ディープラーニングは、差別的な表現を自動的に学習する能力によって、2015年からこの分野の研究環境を再構築した。深層学習による歩行認識のブレークスルーと最近の展開を総合的に紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-18T18:49:28Z)
Recent Progress in Appearance-based Action Recognition [73.6405863243707]
アクション認識は、ビデオ内の様々な人間の行動を特定するタスクである。最近の外見に基づく手法は、正確な行動認識に向けて有望な進歩を遂げている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-25T10:18:12Z)
Survey on the Analysis and Modeling of Visual Kinship: A Decade in the Making [66.72253432908693]
親和性認識は多くの実践的応用において難しい問題である。我々は、多くの人にその見解を刺激した公開リソースとデータ課題についてレビューする。 10周年記念には、さまざまなkinベースのタスクのためのデモコードが用意されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-29T13:25:45Z)
Survey of Network Intrusion Detection Methods from the Perspective of the Knowledge Discovery in Databases Process [63.75363908696257]
本稿では,侵入検知器の開発を目的として,ネットワークデータに適用された手法について概説する。本稿では,データのキャプチャ,準備,変換,データマイニング,評価などの手法について論じる。この文献レビューの結果、ネットワークセキュリティ分野のさらなる研究のために考慮すべきいくつかのオープンな問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-27T11:21:05Z)
Deep Learning for Sensor-based Human Activity Recognition: Overview, Challenges and Opportunities [52.59080024266596]
本稿では,センサを用いた人間の活動認識のための最先端のディープラーニング手法について調査する。まず、官能データのマルチモーダリティを導入し、公開データセットに情報を提供する。次に、課題によって深層メソッドを構築するための新しい分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-21T09:55:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。