Непрерывное распознавание базовых жестов в реальном времени с применением скрытых марковских моделей

Предложена система распознавания 14 базовых жестов русского языка глухих в реальном времени. Основной особенностью нашего подхода является нахождение начала и конца жестов в непрерывном движении руки и их классификация. Сегментация производится по таким характеристикам, как скорость и изменение направления движения рук. Для обучения и классификации применен метод машинного обучения с учителем (скрытые марковские модели). Помимо траектории, система определяет места исполнения движения относительно частей тела. Для тестирования метода создана программная система распознавания жестов с помощью сенсора глубины. Эксперименты показали успешные результаты в 95% случаев.