Hand Gesture Recognition Using PCA Based on Euclidian Mahalanobis Distance
| المصدر: | مجلة الدراسات العليا |
|---|---|
| الناشر: | جامعة النيلين - كلية الدراسات العليا |
| المؤلف الرئيسي: | Salh, Gafar Zen Alabdeen (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Mansour, Abdelmajid Hassan (Co-Author) |
| المجلد/العدد: | مج4, ع14 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
السودان |
| التاريخ الميلادي: |
2016
|
| الشهر: | يناير |
| الصفحات: | 47 - 68 |
| ISSN: |
1858-6228 |
| رقم MD: | 790878 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الإنجليزية |
| قواعد المعلومات: | EduSearch, HumanIndex, EcoLink, IslamicInfo |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
Hand Gesture Recognition | Principal Component Analysis (PCA) | Segmentation | Euclidian Distance | Feature Extraction | Mahalanobis Distance
|
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
16
| المستخلص: |
تعتبر التعرف على الحركات اليدوية من المفاهيم المهمة في نماذج الحوسبة، مما يجعل الاتصال أكثر طبيعية وفعالية. تقدم هذه الورقة منهجية للتعرف على الحركات اليدوية (من 0 إلى 5) باستخدام أسلوب تحليل المكونات الأساسية PCA. بالاعتماد على الخوارزمية الإقليدية Euclidian distance وخوارزمية ماهالانوبيس Mahalanobis distance، من أجل إيجاد الجار الأقرب، في خوارزمية PCA، والمقارنة بينهما من (من 0 إلى 5). وذلك لجعل أجهزة الكمبيوتر قادرة على فهم والتعرف على الحركات اليدوية للإنسان والتحكم في العديد من التطبيقات التي يمكن أن تستخدم في أغراض السرية أو الأمن. Hand gesture recognition is an important aspect of the computing models, which makes the communication more natural and effectively. In this paper we propose a methodology of recognizing Hand gesture (zero to five) by using principal component analysis method. Based on Euclidian distance and Mahalanobis distance to find the near neighbour in PCA algorithm, and compare between them from zero to five. In order to make computers capable of understanding the human hand gestures and controlling the various applications that can be used for security purpose. |
|---|---|
| ISSN: |
1858-6228 |
عناصر مشابهة
-
English Alphabets Recognition using Hand Gesture
بواسطة: أحمد، هناء محسن منشور: (2020) -
Masked Face Recognition under the COVID-19 Using CNN & PCA Algorithms
بواسطة: القضاه، سماء صلاح الدين منشور: (2022) -
Hand Gesture Recognition System for Arabic Letters and Numbers Using Deep Learning
بواسطة: Saeed, Mogeeb A. منشور: (2021) -
Arabic Sign Language Recognition System: Using an Image-Based Hand Gesture Detection Method to Help Deaf and Dump Children to Engage in Education
بواسطة: عبدالرحمن، عمرو محمد سليمان منشور: (2023) -
Hand-Drawn Electric Circuit Diagrams Recognition Using Deep Learning
بواسطة: المغربي، أحمد سامي محمد منشور: (2019)
