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La relation entre l'homme et l'ordinateur est appelée interaction homme-machine (IHM). Dans le domaine des technologies d'assistance médicale en particulier, le geste de la main est considéré comme une méthode appropriée pour transmettre des informations. Les malades, les handicapés physiques et les personnes âgées ne peuvent pas bouger certaines parties de leur corps ou exprimer leurs sentiments avec des mots. La reconnaissance des gestes de la main basée sur la vision consiste généralement en la capture d'échantillons, le retraitement d'images, l'extraction de caractéristiques et la…mehr

Produktbeschreibung
La relation entre l'homme et l'ordinateur est appelée interaction homme-machine (IHM). Dans le domaine des technologies d'assistance médicale en particulier, le geste de la main est considéré comme une méthode appropriée pour transmettre des informations. Les malades, les handicapés physiques et les personnes âgées ne peuvent pas bouger certaines parties de leur corps ou exprimer leurs sentiments avec des mots. La reconnaissance des gestes de la main basée sur la vision consiste généralement en la capture d'échantillons, le retraitement d'images, l'extraction de caractéristiques et la classification. Parmi ces procédures, l'extraction de caractéristiques vise à détecter et à extraire des caractéristiques qui peuvent être utilisées pour déterminer la signification d'un geste donné. Les caractéristiques extraites doivent pouvoir décrire les gestes de manière unique et être résistantes au déplacement et à la rotation des gestes de la main afin d'obtenir une reconnaissance fiable. Nous avons proposé une méthode d'extraction d'une série de caractéristiques basée sur la détection des défauts convexes, en tirant parti de la relation étroite entre le défaut convexe et le bout des doigts. Cette méthode est simple, efficace et indépendante de la direction et de la position du geste.
Autorenporträt
Sandhya GandhamWorking as an Assistant Professor in a reputed Engg. College, author proposed an application to recognize hand gestures using an inexpensive Raspberry Pi that helps patients or the elderly to perform daily functions easily.