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A recente introdução de novos dispositivos de aquisição, como o Leap Motion e o Kinect, permite obter uma descrição muito informativa da pose da mão que pode ser explorada para um reconhecimento preciso de gestos. Este artigo propõe um novo esquema de reconhecimento de gestos manuais explicitamente direcionado aos dados do Leap Motion. Um conjunto de características ad-hoc baseado nas posições e orientação das pontas dos dedos é computado e alimentado em um classificador SVM multi-classe para reconhecer os gestos realizados. Um conjunto de características também é extraído da profundidade computada a partir do Kinect e combinado com as do Leap Motion para melhorar o desempenho do reconhecimento. Resultados experimentais apresentam uma comparação entre a precisão que pode ser obtida dos dois dispositivos em um subconjunto do Alfabeto Manual Americano e mostram como, ao combinar os dois conjuntos de características, é possível alcançar uma precisão muito alta em tempo real.
Marin et al. (Quarta,) estudaram essa questão.