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基於 Kinect 之台灣手語單字辨識
(2013) 蕭怡涵
手勢辨識一直被應用於人機互動介面相關的研究，而手語更是其中當熱門的研究之一。以影像方法為基礎的單字手語辨識發展已有一段時間，並都獲得不錯的辨識結果，但仍有其限制及問題，故近期開始研究加入深度資訊來協助辨識。然而，市面上的深度攝影機通常價格不斐或配戴不易，而微軟公司於2010年推出的 Kinect控制器則提供了新的選擇。因此本論文提出了一個以Kinect為基礎，可即時辨識台灣手語單字的方法。手語中的手勢由位置、方向及形狀三個主要部分組成，我們利用Kinect本身的骨架追蹤及提供的深度資訊，對應不同部分的特性分別擷取如軌跡特徵及手型特徵，且利用不同方法來辨識。最後利用上述三個主要部分的辨識結果，並透過本論文所設計的單字決策方法，來達到最後辨識手語單字的目的。