ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Анализ методов распознавания жестов руки с использованием камеры глубины

    Авторы: А.С. Пеньков, В.С. Бабков

    Описание: В данной работе проведён анализ основных методов для распознавания жестов руки, основанных на камере глубины, построенна сравнительная характеристика методов и определён наиболее эффективный из них. Так же проведён обзор популярных устройст для получения данных о жесте руки.

    Источник: Інформаційні управляючі системи та комп’ютерний моніторинг (ІУС и КМ - 2013) / Матерiали IV мiжнародної науково-технiчної конференцiї. — Донецьк, ДонНТУ — 2013, Том 2, с.334-337

    2. Тематические статьи

  2. Efficient Model-based 3D Tracking of Hand Articulations using Kinect

    Авторы: I. Oikonomidis, N. Kyriazis, A. Argyros

    Описание: Разработан метод распознавания жестов руки, основанный на методе роя частиц (МРЧ), с использованием сенсора глубины.

    Источник: British Machine Vision Conference (BMVC) 2011

  3. Обнаружение руки в режиме реального времени в видеопотоке с помощью признаков Хаара и ADABOOST-классификатора

    Автор: Т.Т. Нгуен

    Описание: Предлагается способ обнаружения руки в реальном времени в видеопотоке на основе признаков Хаара и AdaBoost-классификатора и анализируются результаты программной реализации предложенного способа.

    Источник: http://www.problem-info.ru/2011-5/12.pdf

  4. Real time hand tracking and 3d gesture recognition for Interactive interfaces using HMM

    Авторы: C. Keskin, A. Erkan, L. Akarun

    Описание: Метод распознавания жестов руки в режиме реального времени с использованием скрытых марковских моделей.

    Источник: http://www.cs.nyu.edu/~naz/docs/icann.pdf

  5. Combining Detectors for Human Hand Detection

    Авторы: Antonio Hernandez, Petia Radeva, Sergio Escalera

    Описание: Представлена система обнаружения руки с использованием каскадных классификаторов

    Источник: http://www.maia.ub.es/~sergio/files/cvcrd2010toni.pdf

  6. Multi Hand Pose Recognition System using Kinect Depth Sensor

    Авторы: O. Lopes, M. Pousa, S. Escalera and J. Gonzalez

    Описание: Использует RGB данные и данные глубины для обнаружение руки и сегментации, для описания облака точек руки используется новый метод Сферическое Размытые Формы Модели (Spherical Blurred Shape Model (SBSM)) дескрипторов, а классификация руки происходит на основе машины опорных векторов (OvO Support Vector Machines).

    Источник: http://www.maia.ub.es/~sergio/linked/demo4.pdf

  7. Markerless and Efficient 26-DOF Hand Pose Recovery

    Авторы: Iasonas Oikonomidis, Nikolaos Kyriazis and Antonis A. Argyros

    Описание: Представлен новый метод распознавания жестов руки, основанный на методе роя частиц (МРЧ), который синхронизирует виртуальную руку с реальной рукой, с использованием сенсора глубины.

    Источник: http://users.ics.forth.gr/~argyros/mypapers/2010_11_ACCV_3Dhandpose.pdf

  8. Распознавание языка жестов на видеопотоке

    Автор: С.А. Землянская

    Описание: Разработка приложения для распознавания языка жестов латинского алфавита

    Источник: http://se.math.spbu.ru/SE/YearlyProjects/2012/YearlyProjects/2012/445/445_Zemlyanskaya_report.pdf

  9. Model-Based 3D Tracking of an Articulated Hand

    Авторы: B. Stenger, P.R.S. Mendonca, R. Cipolla

    Описание: Метод слежения виртуальной 3D моделью руки за реальной рукой.

    Источник: http://mi.eng.cam.ac.uk/~cipolla/publications/inproceedings/2001-CVPR-Stenger-hand.pdf

    10. Переводы статей

  10. Точное распознавание жестов руки с помощью сенсора Kinect

    Авторы: Zhou Ren, Jingjing Meng, Junsong Yuan, Zhengyou Zhang

    Перевод с англ.: А.С. Пеньков

    Описание: В статье описывается исследование эффективности метода Finger-Earth Mover’s Distance на основе 2-ух приложений, использующих сенсор Kinect.

    Источник (англ.): Robust Hand Gesture Recognition with Kinect Sensor