Optimizing Hand Gesture Recognition: : Enhanced Methods Using MFSM, MHMM, and DTW

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024

6208064325 / 9786208064327

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - One very interesting field of research in Pattern Recognition that has gained much attention in recent times is Gesture Recognition. Gesture may be described as the manner in which a person moves his body and limbs to express an idea or sentiment. People frequently use gestures to communicate in their day-to-day life. Therefore, gestures are a natural means of conveying information. This has motivated to use gestures for communicating with computers. Thus, gestures provide an attractive and user-friendly alternative to interface devices like keyboard, mouse and joysticks in human-computer interaction (HCI). Accordingly, the basic aim of gesture recognition research is to build a system which can identify/interpret specific human gestures automatically and use them to convey information.The main objective of this book is to study methods based on state-of-the-art techniques. The thesis addresses to the development of hand gesture recognition using Video Object Plane Generation Hand Segmentation, Modified Finite State Machine (MFSM), Modified Hidden Markov Model (MHMM) and Dynamic Time Warping (DTW).…

N° de réf. du vendeur 9786208064327

Titre
Optimizing Hand Gesture Recognition: : Enhanced Methods Using MFSM, MHMM, and DTW
Auteur
Ketki Prashant Kshirsagar
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing
Année de publication
2024
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
6208064325
ISBN à 13 chiffres
9786208064327
Poids de l'article
161 grammes
Dimensions
220x150x7 mm

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