濃淡値の時系列変化を利用した画像からの手振りの検出<p>　 - 全方位視覚センサと赤外線カメラへの適用 -

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC3-1

グループ名: 【C】平成14年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2002/09/02

タイトル(英語): Detection of Waving Hands from Images Using Time Series of Intensity Values

- Application to an Omnidirectional Vision Sensor and an Infrared Camera -

著者名: 入江 耕太(中央大学),梅田 和昇(中央大学)

著者名(英語): Kota IRIE(Chuo University),Kazunori UMEDA(Chuo University)

キーワード: ジェスチャ認識|高速フーリエ変換全方位視覚センサ|全方位視覚センサ|赤外線カメラマン・マシン・インタフェース|Gesture Recognition|FFT|Low-Resolution Image|Omnidirectional Vision Sensor|Infrared CameraMan-Machine Interface

要約(日本語): 本論文は，マン・マシン・インタフェースとしての利用を目的とした，画像からの手振りの検出手法について提案する．

濃淡画像中で手を左右に振った場合，手領域の画素において背景と手の濃淡値が周期的に変化する．この周期性を利用し，すべての画素における濃淡値の時系列変化に対してFFTを行い，得られるスペクトルの特徴量から手振りのパターンを認識する．

本手法はカラー情報を用いていないため，照明条件や肌色の個人差に対してロバストである．さらに，あらかじめ手領域を抽出するといった画像処理は不必要であり，高速な計算が可能なFFTを適応することで，極めて簡潔な処理を実現している．実験により，本手法の距離，照明条件に対するロバスト性を示している．また，全方位視覚センサと赤外線カメラに対して適用し，手法の汎用性を示している．

PDFファイルサイズ: 5,067 Kバイト