論文の概要: Survey on Hand Gesture Recognition from Visual Input

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11992v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 09:23:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:25:05.197371
• Title: Survey on Hand Gesture Recognition from Visual Input
• Title（参考訳）: 視覚入力による手のジェスチャー認識に関する調査
• Authors: Manousos Linardakis, Iraklis Varlamis, Georgios Th. Papadopoulos,
• Abstract要約: ハンドジェスチャ認識は人間とコンピュータの相互作用の需要が増大する中で重要な研究領域となっている。 最近の研究、利用可能なソリューション、ベンチマークデータセットを包括的にカバーする調査はほとんどない。 本研究は,様々なカメラ入力データから手の動きと3次元手ポーズ認識の最新の進歩を調べることで,このギャップに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1591725778863555
• License:
• Abstract: Hand gesture recognition has become an important research area, driven by the growing demand for human-computer interaction in fields such as sign language recognition, virtual and augmented reality, and robotics. Despite the rapid growth of the field, there are few surveys that comprehensively cover recent research developments, available solutions, and benchmark datasets. This survey addresses this gap by examining the latest advancements in hand gesture and 3D hand pose recognition from various types of camera input data including RGB images, depth images, and videos from monocular or multiview cameras, examining the differing methodological requirements of each approach. Furthermore, an overview of widely used datasets is provided, detailing their main characteristics and application domains. Finally, open challenges such as achieving robust recognition in real-world environments, handling occlusions, ensuring generalization across diverse users, and addressing computational efficiency for real-time applications are highlighted to guide future research directions. By synthesizing the objectives, methodologies, and applications of recent studies, this survey offers valuable insights into current trends, challenges, and opportunities for future research in human hand gesture recognition.
• Abstract（参考訳）: 手動ジェスチャー認識は、手話認識、仮想現実、拡張現実、ロボット工学といった分野における人間とコンピュータの相互作用の需要が高まっていることから、重要な研究領域となっている。 この分野の急速な成長にもかかわらず、最近の研究、利用可能なソリューション、ベンチマークデータセットを包括的にカバーする調査はほとんどない。 本研究は,RGB画像,深度画像,モノクラーカメラ,マルチビューカメラからの映像など,様々なカメラ入力データから手動作の最新の進歩と3次元手ポーズ認識を調査し,それぞれのアプローチの方法論的要件について検討することによって,このギャップに対処する。 さらに、広く使われているデータセットの概要を提供し、その主な特徴とアプリケーションドメインについて詳述する。 最後に、現実世界の環境におけるロバストな認識の実現、オクルージョンの処理、多様なユーザ間の一般化の確保、リアルタイムアプリケーションにおける計算効率の解決といったオープンな課題を取り上げ、今後の研究方向を導いた。 近年の研究の目的、方法論、応用を合成することにより、人間のジェスチャー認識における今後の研究の現在の動向、課題、機会に関する貴重な知見を提供する。

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