インタラクションシステムのための高精度な3次元ハンドジェスチャ認識手法

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  • インタラクション システム ノ タメ ノ コウセイド ナ 3ジゲン ハンドジェスチャ ニンシキ シュホウ
  • A Robust and Accurate 3D Hand Posture Estimation Method for Interactive Systems

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抄録

カメラ動画像を用いたハンドジェスチャ認識は，インタラクションシステムの重要な技術の1つである．従来のハンドジェスチャ認識手法として，大量の手の特徴情報を持ったデータベースから類似データ検索し，認識する手法が多数提案されている．しかし，複雑な3次元ハンドジェスチャ認識には限界があった．特に，ヒトのハンドジェスチャの多く含まれる前腕回旋動作時に認識精度が低下するという問題点があった．そのため，従来手法は実用的なジェスチャ認識には適応できない．本研究では，手指の輪郭特徴情報に爪の位置情報を追加することにより，高精度なハンドジェスチャ認識システムを構築した．評価実験を行った結果，CPUがPentiumIV，2.8GHzのPCで，前腕回旋動作に対応しつつ各手指関節角度の誤差の標準偏差7.23度，処理速度100 fpsが実現できた．

In this paper, a new 3D hand posture estimation system using a single camera is proposed. Existing hand gesture recognition systems estimate hand's 3D models based on image features such as contour or skin texture. However, it was difficult to estimate the wrist rotation because the contour and the texture data do not have enough information to distinguish hand's sides. To solve this problem, we propose a new 3D hand posture estimation system that uses data of nail positions. Nail positions are an important factor to recognize hand's sides. Using nail positions, it becomes possible to detect whether the camera is facing palm or dorsum. In addition, nail areas can be robustly extracted from a skin area by a simple image processing technique. Our proposed system uses a database consists of data-sets of the hand's contour, the nail positions, and finger joint angles. To estimate the hand posture, the system first extracts the hand's contour and the nail positions from the captured image, and searches for a similar data-set from the database. The system then outputs the finger joint angles of the searched data-set. Our experimental results show high accuracy in the hand posture estimation with the wrist rotation, such as approximately 7.23 degree of standard deviation of error in the finger joint angles estimation.

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