Riconoscimento dei gesti della mano mediante tecniche di visione artificiale - Muazzam, Hassam
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È stato fatto un tentativo con l'aiuto delle tecniche di computer vision e della telecamera Microsoft Kinect. Il compito di segmentazione è stato implementato utilizzando RGB con informazioni di profondità; per migliorarlo, è stato utilizzato lo schema di colori YCbCr. Vengono esaminati gli algoritmi di estrazione delle caratteristiche a due livelli, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) per le immagini RGB e il metodo Gradient kernel descriptor per le immagini di profondità. Infine, vengono testati la Support Vector Machine (SVM) e il K- nearest neighbor (K-NN).

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Produktbeschreibung
È stato fatto un tentativo con l'aiuto delle tecniche di computer vision e della telecamera Microsoft Kinect. Il compito di segmentazione è stato implementato utilizzando RGB con informazioni di profondità; per migliorarlo, è stato utilizzato lo schema di colori YCbCr. Vengono esaminati gli algoritmi di estrazione delle caratteristiche a due livelli, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) per le immagini RGB e il metodo Gradient kernel descriptor per le immagini di profondità. Infine, vengono testati la Support Vector Machine (SVM) e il K- nearest neighbor (K-NN).
Autorenporträt
Engr. Hassam Muazzam erhielt seinen Bachelor in Elektrotechnik von der University of the Punjab und seinen Master in Elektrotechnik von der Government College University. Er arbeitet derzeit als Dozent in der Abteilung für Elektrotechnik an der Universität des Punjab in Lahore, Pakistan.