W ramach zadania nr 4 „Rozpoznawanie wypowiedzi Polskiego Języka Migowego w układzie wizyjnym” przeprowadzono prace naukowo-badawcze, których wyniki zostały opublikowane w czasopiśmie Applied Sciences (obecna punktacja ministerialna to 70 pkt, Impact Factor: 2.217).
Kapuściński, T.; Warchoł, D. Hand Posture Recognition Using Skeletal Data and Distance Descriptor. Appl. Sci. 2020, 10, 2132.
Abstrakt
W tym artykule przedstawiono metodę rozpoznawania statycznych postaw dłoni na podstawie danych szkieletowych. Zaproponowano nowy deskryptor. Koduje on informacje o odległościach między poszczególnymi punktami dłoni. Przetestowano pięć różnych klasyfikatorów, w tym cztery powszechne metody i proponowaną modyfikację klasyfikatora najbliższego sąsiada, który może rozróżniać klasy postaw różniące się głównie orientacją dłoni. Eksperymenty przeprowadzono przy użyciu trzech wymagających zestawów danych gestów z języka migowego polskiego i amerykańskiego. Proponowaną metodę porównano z innymi podejściami znalezionymi w literaturze. Przewyższa ona każdą porównywaną metodę, w tym naszą poprzednią pracę, pod względem wskaźnika rozpoznawania.
