ニューラルネットワークとDPマッチングを用いたジェスチャー認識

抄録

本研究ではジェスチャーの認識にニューラルネットを取り入れることを提案する。まずジェスチャーをカメラで撮影し、時間ごとの人物のポーズを判定する。ここで、動画から取り出した特徴をニューラルネットワークの一種であるSOMで処理することによって、特徴点の少ない例外的なデータに対しても有効な認識が可能となる。次に連続したポーズと登録パターンをDPマッチングで比較することによってジェスチャーを認識する。実験の結果、動作を正確に認識できた割合が95%弱となった。