| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | J. Ma | - |
| dc.contributor.author | Tsviatkou, V. Yu. | - |
| dc.contributor.author | Boriskevich, A. A. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2023-05-12T06:34:01Z | - |
| dc.date.available | 2023-05-12T06:34:01Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | - |
| dc.identifier.citation | J. Ma Hand gesture recognition based on skeletal image properties = Распознавание жестов рук на основе свойств скелетизированных изображений /J. Ma, V. Y. Tsviatkou, A. A. Boriskevich // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2023. – Вып. 7. – С. 247–256. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/51295 | - |
| dc.description.abstract | Hand gesture Recognition is an important task and can be used in a lot of applications. In intelligent systems, hand gesture recognition can be used to access information through a video interface. In recent years, skeleton-based hand gesture recognition become a popular research topic. The existing methods have the low discriminative power due to sensitivity of features to image noise. We have proposed new methods to decrease the influence of the noise to extract hand image features. The objective of the research is to improve the hand gesture classification accuracy. A hand gesture recognition method based on skeleton image properties is developed. For 5 classes recognition, this approach allows us to increase the classification accuracy on test set from 0.4% till 20.4% as compared with existing well-known methods.For 10 classes recognition, this approach allows us to increase the classification accuracy from 5% till 18% as compared with existing well-known methods. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | color images | ru_RU |
| dc.subject | skeleton images | ru_RU |
| dc.subject | hand gesture feature | ru_RU |
| dc.title | Hand gesture recognition based on skeletal image properties | ru_RU |
| dc.title.alternative | Распознавание жестов рук на основе свойств скелетизированных изображений | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | Распознавание жестов рук является важной задачей и может использоваться во многих практических приложениях. В интеллектуальных системах распознавание жестов рук может использоваться для ввода информации посредством видеоинтерфейса. В настоящее время распознавание жестов рук на основе скелета стало популярной темой исследований. Существующие методы имеют низкую дискриминационную способность из-за чувствительности признаков к шуму изображения. Мы предложили новые методы уменьшения влияния шума на выделение признаков изображения руки. Разработан новый метод распознавания жестов рук, основанный на свойствах скелетизированных изображений. Цель исследования состоит в повышении точности классификации жестов рук. Данный подход позволяет повысить точность классификации с 5% до 21% по сравнению с существующими известными методами. | ru_RU |
| Appears in Collections: | OSTIS-2023
|
