私は現在、動的ジェスチャ認識システムに取り組んでいます。私は手の形の曲率の特徴を選ぶことにしました。現時点では、手の輪郭の曲率の角度のリストを取得することができます。
問題は、次に何をすべきか悩んでいることです。私が見つけている多くの文献にはほとんど情報がありません。ジェスチャ/姿勢ごとのこの角度のセットは、処理された出力を分類のために隠れマルコフモデルに渡す前に「処理」する必要があります。
しかし、このプロセスは何で構成する必要がありますか？私が遭遇したのは、フーリエ変換、Bスプライン、および多くの関数ですが、一連の角度（たとえば、-23、90、45、156など）をそのような関数に渡す方法がわかりません。
お待ちいただいてありがとうございます。
以下は、私がこれまでに達成した段階を示す写真です。
これらの角度をどのように取得したか説明できますか? 連続した角度をグループ化して、何らかの方法でそれらを関連付けることができます。たとえば、それらを減算したり、なんらかの方法で処理したりして、どの指が開いたり閉じたりしたか、または手が向いている方向を見つけます。たとえば、手のひらの重心が 1 つのフレームでは (x,y) にあり、別のフレームでは (a,b) にあったとします。次に、これらを減算して、手が向いている方向を見つけることができます.
手の輪郭の曲率の角度を見つけたので、さまざまな点の数と角度の変化がわかります。連続する角度をペアにして、輪郭上の点の数を見つけることで、開いている指と閉じている指を検出できます。指先の検出をしようとしている場合は、凸包アルゴリズムを調べてください。しかし、あなたのジェスチャーは動的であると言うので、特定のジェスチャーを実行している間、あなたの手は空間で絶えず動いていることを意味するに違いありません. これを明確にしてください。処理されると、結果は観測シーケンスを形成し、HMM への入力として機能します。