Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Tiny Hand Gesture Recognition without Localization via a Deep Convolutional Network
Año:2017
Áreas de investigación
  • Ciencias de la computación y tecnología informática
Datos
Descripción
Visual hand-gesture recognition is being increasingly desired for human-computer interaction interfaces. In many applications, hands only occupy about 10% of the image, whereas the most of it contains background, human face, and human body. Spatial localization of the hands in such scenarios could be a challenging task and ground truth bounding boxes need to be provided for training, which is usually not accessible. However, the location of the hand is not a requirement when the criteria is just the recognition of a gesture to command a consumer electronics device, such as mobiles phones and TVs. In this paper, a deep convolutional neural network is proposed to directly classify hand gestures in images without any segmentation or detection stage that could discard the irrelevant not-hand areas. The designed hand-gesture recognition network can classify seven sorts of hand gestures in a user-independent manner and on real time, achieving an accuracy of 97.1% in the dataset with simple backgrounds and 85.3% in the dataset with complex backgrounds.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Ieee Transactions on Consumer Electronics
ISSN
0098-3063
Factor de impacto JCR
1,694
Información de impacto
Datos JCR del año 2016
Volumen
63
DOI
Número de revista
3
Desde la página
251
Hasta la página
257
Mes
AGOSTO
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Peijun Bao (Northwestern Politecnical University of Xi'an)
  • Autor: Ana Isabel Maqueda Nieto (UPM)
  • Autor: Carlos Roberto del Blanco Adan (UPM)
  • Autor: Narciso Garcia Santos (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Centro o Instituto I+D+i: Centro de I+d+i en Procesado de la Información y Telecomunicaciones
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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