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  Towards automatic gesture stroke detection

Gebre, B. G., Wittenburg, P., & Lenkiewicz, P. (2012). Towards automatic gesture stroke detection. In N. Calzolari (Ed.), Proceedings of LREC 2012: 8th International Conference on Language Resources and Evaluation (pp. 231-235). European Language Resources Association.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-8479-7 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0014-7447-4
Genre: Konferenzbeitrag

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:
Gebre_LREC_2012.pdf (Verlagsversion), 766KB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0014-7448-2
Name:
Gebre_LREC_2012.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Gebre, Binyam Gebrekidan1, Autor           
Wittenburg, Peter1, Autor           
Lenkiewicz, Przemyslaw1, Autor           
Affiliations:
1The Language Archive, MPI for Psycholinguistics, Max Planck Society, ou_530892              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Automatic annotation of gesture strokes is important for many gesture and sign language researchers. The unpredictable diversity of human gestures and video recording conditions require that we adopt a more adaptive case-by-case annotation model. In this paper, we present a work-in progress annotation model that allows a user to a) track hands/face b) extract features c) distinguish strokes from non-strokes. The hands/face tracking is done with color matching algorithms and is initialized by the user. The initialization process is supported with immediate visual feedback. Sliders are also provided to support a user-friendly adjustment of skin color ranges. After successful initialization, features related to positions, orientations and speeds of tracked hands/face are extracted using unique identifiable features (corners) from a window of frames and are used for training a learning algorithm. Our preliminary results for stroke detection under non-ideal video conditions are promising and show the potential applicability of our methodology.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20122012
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: LREC 2012: 8th International Conference on Language Resources and Evaluation
Veranstaltungsort: Istanbul, Turkey
Start-/Enddatum: 2012-05-21 - 2012-05-27

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of LREC 2012: 8th International Conference on Language Resources and Evaluation
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Calzolari, Nicoletta, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: European Language Resources Association
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 231 - 235 Identifikator: URN: http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2012/index.html