تشخیص علائم اشاره با پردازش تصویر

شناسایی تصویر در حال تبدیل شدن به یک مرحله بسیار مهم در اکثر سیستمهای حل مسئله دنیای مدرن میباشد. روشهای دریافت، آنالیز و دسته بندی تصویر به تعداد فراوان در دسترس هستند، اما تفاوت میان این قبیل روشها هنوز نامعلوم است. لازم است که بین این تکنیکها تمییزگذاریهای مناسبی انجام شده و آنالیز شوند. تصاویر زبان اشاره آمریکایی استاندارد (ASL) از دست یک فرد که تحت شرایط محیطی مختلف عکسبرداری شده اند بعنوان مجموعه داده ها در نظر گرفته شده اند. هدف اصلی، شناسایی و دسته بندی حرکات دست برحسب معنی صحیح آنها و با حداکثر صحت ممکن میباشد. یک روش جدید برای همین کار ارائه شده و چند مدل پرطرفدار دیگر با آن مقایسه شده اند. تکنیکهای پیش پردازش متفاوتی که استفاده شده اند، هیستوگرام گرادیانها ، تحلیل مولفه اصلی ، و الگوهای دودوئی موضعی یا محلی هستند. مدل جدید با استفاده از آشکارسازی لبه کنی ، ORB و تکنیک کوله کلمات ساخته شده است. داده پیش پردازش شده از میان چندین دسته کننده (جنگل تصادفی ، ماشینهای بردار پشتیبان ، نیو بیس ، رگرسیون لجستیک ، نزدیکترین همسایگیهای K ، پرسپترون چندلایه ای ) عبور داده میشود تا نتایج موثری دریافت شود. مشخص شد که صحت مدل جدید بطور چشمگیری بالاتر از مدلهای موجود است.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: شناسایی حرکت دستها ، یادگیری ماشینی ، پردازش تصویر ، طبقه بندی چند کلاسی