A Study on Gesture Recognition using Improved Higher Order Local Correlation Features and HMM

개선된 고차상관 특징계수와 은닉마르코프 모델을 이용한 제스처 인식에 관한 연구

  • Published : 2013.05.22

Abstract

In this paper, the algorithm that recognizes the gesture by configuring the feature information obtained through Improved Higher Order Local Correlation Features as low dimensional gesture symbol was described. Since the proposed method doesn't require a lot of computations compared to the existing geometric feature based method or appearance based methods and it can maintain high recognition rate by using the minimum information, it is very well suited for real-time system establishment.

본 논문에서는 개선된 고차상관 특징계수 통해서 얻어진 특징 정보를 제스처 심볼로 구성하여 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법의 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다.

Keywords