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스켈레톤 이동을 기반으로 한 사용자 제스처를 감지하는 데 필요한 알고리즘은 무엇입니까? 내가 알고있는 것들은 다음과 같습니다 :Kinect 제스처 인식 이론
a) 숨겨진 마코프 모델. HMM에 입력 할 손 위치, 팔꿈치 각도 등과 같은 HMM 매개 변수의 수를 정의합니다. 그런 다음 제스처를 충분히 신뢰할 수있을 때까지 매개 변수를 조정하여 시스템을 훈련 시키십시오. 나는 이것이 Wii 제스처가 일반적으로 수행되는 방법이라고 생각한다. kinect 의 좋은 예입니다.
b) 점들을 연결하십시오. 제한된 제스처 단어가있는 경우 각 손에 일반적으로 취할 수있는 경로를 따라 충돌 구체를 설정할 수 있습니다. 그들이 길을 충분히 빨리 지나치지 않으면 제스처가 실패 할 수 있습니다.
두 방법 모두 원하는대로 성공/실패율을 얻으려면 많은 조정이 필요할 것입니다. 나는 내가 알지 못하는 다른 접근법이 있는지, 그리고 이들 각각의 장점이 무엇인지 궁금합니다.
검색하신 내용에 도달 할 수 있었습니까? 저는 현재 같은 문제에 봉착했습니다. 어떤 도움을 주시면 감사하겠습니다. 감사합니다 –
우리는 해결책 (b)로 얻을 수있었습니다. 프로젝트의 본질 때문에 우리는 이미 각 제스처의 3d 애니메이션을 가지고 있었기 때문에이를 기반으로 '도트'를 생성하는 앱을 작성했습니다. 우리의 경우에는 손 위치에서 '도트'만 생성해야했습니다. 우리는 점들의 크기, 각 위치 사이의 간격, 각 위치를 잡는 시간 등과 같이 손으로 직접 조정할 것입니다. 완벽하지는 않지만 우리를 위해 완료되었습니다. –