Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fast Real-Time Pipeline for Robust Arm Gesture Recognition

論文の概要: Fast Real-Time Pipeline for Robust Arm Gesture Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25042v1
Date: Mon, 29 Sep 2025 16:57:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-30 22:32:20.14231
Title: Fast Real-Time Pipeline for Robust Arm Gesture Recognition
Title（参考訳）: ロバストアームジェスチャ認識のための高速リアルタイムパイプライン
Authors: Milán Zsolt Bagladi, László Gulyás, Gergő Szalay,
Abstract要約: 本稿では,OpenPoseキーポイント推定に基づく動的アームジェスチャー認識のためのリアルタイムパイプラインを提案する。カスタムな交通制御ジェスチャーデータセットの実験は、様々な視角と速度で高い精度を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a real-time pipeline for dynamic arm gesture recognition based on OpenPose keypoint estimation, keypoint normalization, and a recurrent neural network classifier. The 1 x 1 normalization scheme and two feature representations (coordinate- and angle-based) are presented for the pipeline. In addition, an efficient method to improve robustness against camera angle variations is also introduced by using artificially rotated training data. Experiments on a custom traffic-control gesture dataset demonstrate high accuracy across varying viewing angles and speeds. Finally, an approach to calculate the speed of the arm signal (if necessary) is also presented.
Abstract（参考訳）: 本稿では,OpenPoseキーポイント推定,キーポイント正規化,リカレントニューラルネットワーク分類に基づく動的アームジェスチャー認識のためのリアルタイムパイプラインを提案する。 1 x 1正規化スキームと2つの特徴表現(座標と角度に基づく)がパイプラインに対して提示される。また, 自動回転トレーニングデータを用いて, カメラアングル変動に対するロバスト性を向上させる効率的な手法も導入した。カスタムな交通制御ジェスチャーデータセットの実験は、様々な視角と速度で高い精度を示す。最後に、アーム信号(必要であれば)の速度を計算するアプローチも提示する。

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