Распознавание жестов для языка жестов с использованием SVM (Support Vector Machine)

Question

Я студент, назначенный для выполнения проекта в переводе с языка жестов. Я сделал все сегментации и морфологические операции. Далее пришло время классифицировать жесты, и я просмотрел разные журналы. Я мало сомневаюсь, что то, что подходит, соответствует моей классификации. Я выбрал C# в качестве языка программирования и SVM Classifier для классификации. Пожалуйста, перечислите мне некоторые возможные функции. Если возможно, хорошо документируйте с полной математикой.

Особенности, которые я нашел: Дескрипторы формы, такие как соотношение сторон, округлость, растяжение. Hu - Варианты и моменты.

Недавно я обнаружил, что изменение размера и нормализация изображения выполняется до извлечения признаков. И они предлагают алгоритм как:

• Изменить размер до определенного разрешения, скажем, 100*100
• вертикальное выравнивание по первому компоненту изображения.
• и, наконец, реконструировать граничную рамку, которая соответствует изображению.

Я с сомнением, что, что если выравнивание пальцев. Если тренировочный палец выровнен на 45 градусов относительно оси основной ладони и имеет длину 10 единиц, что, если появятся данные тестирования, если они выровнены, кроме 45 градусов и длины в 5 единиц?

И функции Encountered: Подсчет пальцев и анализ основных компонентов (PCA). Но что физически означает PCA?

Answer 1

Наконец, я выбрал HU-Moment функции для распознавания жестов, как это инвариант перевода, вращения и масштаба, что было доказано. Для SVM часть, я выбираю SVM.NET обертка 'LIBSVM' в JAVA а также C++ как C# как язык программирования

Answer 2

Одним из очень мощных классов функций являются дескрипторы Фурье. Эти особенности извлечены для кривой. Эти функции быстро вычисляются и инвариантны относительно масштаба, перевода и ориентации.

Подробности о том, как их вычислить, можно найти по адресу: http://demonstrations.wolfram.com/FourierDescriptors/

Несколько исследований показали полезность дескрипторов Фурье для анализа формы. Одним из таких исследований является "Экспериментальное сравнение авторегрессионных и основанных на Фурье дескрипторов в двумерной классификации форм" Х. Кауппинена, Т. Сеппанена… - Анализ паттернов и…, 1995