Hand Tracking with an Extended Self-Organizing Map

Andreea State, Foti Coleca, Erhardt Barth, Thomas Martinetz

Abstract

We introduce an extension of the self-organizing map for performing 3D hand skeleton tracking. We use a range camera for data acquisition and apply a SOM-like learning process within each frame in order to capture the hand pose. Our method uses a topology consisting of 1D and 2D segments for an improved representation of the hand. The proposed algorithm is very efficient and produces good tracking results.

OriginalspracheEnglisch
TitelAdvances in Self-Organizing Maps
Redakteure/-innenPablo A. Estévez, José C. Príncipe, Pablo Zegers
Seitenumfang10
BandVol. 198
Herausgeber (Verlag)Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsdatum2013
Seiten115-124
ISBN (Print)978-3-642-35229-4
ISBN (elektronisch)978-3-642-35230-0
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2013
Veranstaltung9th Workshop on Self-Organizing Maps - Santiago, Santiago, Chile
Dauer: 12.12.201214.12.2012
http://www.die.uchile.cl/wsom2012/

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Hand Tracking with an Extended Self-Organizing Map“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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