Publication

HMM and IOHMM for the Recognition of Mono- and Bi-Manual 3D Hand Gestures

2004
Reports

Résumé

In this paper, we address the problem of the recognition of isolated complex mono- and bi-manual hand gestures. In the proposed system, hand gestures are represented by the 3D trajectories of blobs obtained by tracking colored body parts. In this paper, we study the results obtained on a complex database of mono- and bi-manual gestures. These results are obtained by using Input/Output Hidden Markov Model (IOHMM), implemented within the framework of an open source machine learning library, and are compared to Hidden Markov Model (HMM).

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2004
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Concepts associés (31)

Base de données orientée objet

En informatique, une base de données à objets (anglais object database) est un stock d'informations groupées sous forme de collections d'objets persistants. Une base de données est un ensemble d'informations connexes stockées dans un dispositif informatique. Dans une base de données à objets les informations sont regroupées sous forme d'objets : un conteneur logique qui englobe des informations et des traitements relatifs à une chose du monde réel.

Base de données

Une base de données permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes ou de l'information, souvent en rapport avec un thème ou une activité ; celles-ci peuvent être de natures différentes et plus ou moins reliées entre elles. Leurs données peuvent être stockées sous une forme très structurée (base de données relationnelles par exemple), ou bien sous la forme de données brutes peu structurées (avec les bases de données NoSQL par exemple).

Chaîne de Markov

vignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).

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