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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

LVQ-Based Hand Gesture Recognition Using a Data Glove

verfasst von : Francesco Camastra, Domenico De Felice

Erschienen in: Neural Nets and Surroundings

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper presents a real-time hand gesture recognizer based on a

Learning Vector Quantization

(

LVQ

) classifier. The recognizer is formed by two modules. The first module, mainly composed of a data glove, performs the feature extraction. The second module, the classifier, is performed by means of LVQ. The recognizer, tested on a dataset of 3900 hand gestures, performed by people of different gender and physique, has shown very high recognition rate.

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Metadaten
Titel
LVQ-Based Hand Gesture Recognition Using a Data Glove
verfasst von
Francesco Camastra
Domenico De Felice
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Neural Nets and Surroundings

Print ISBN: 978-3-642-35466-3

Electronic ISBN: 978-3-642-35467-0

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-35467-0_17