A new infrared 3D camera for Gesture Control
Notice bibliographique
Résumé
Gesture Control is a subject which has been investigated almost from the beginning of using terminals to interact with the computer central unit. The advent of Kinect, has sparked a series of efforts to apply gesture control not only in gaming, but rather in controlling TVs or set-top boxes, PCs, laptops, and others. Gestures have been captured by various sensors, either triggering some binary events using primitive methods like mounting diodes around the bezel of the monitor and sensing the passage of the hand over them, or trying to interpret gestures using a camera and complex image processing algorithms based on learning machines techniques. By using special infrared (IR) illumination, it is now possible to obtain robust and stable real-time interaction between the user and the computer. Existing 3D cameras, however, require exotic hardware components, multiple image sensors, or structured IR light projected onto the user. In this paper, a novel real-time depth-mapping principle and IR camera is introduced. The new IR camera architecture comprises an illuminator module which is pulsed and modulated via a monotonic function using a phaselocked loop control for the laser intensity, while the reflected infrared light is captured in “slices” of the space in which the object of interest is situated. A reconfigurable hardware architecture unit calculates the depth slices and combines them in a depth-map of the object. The depth map is further used in the detection, tracking, and recognition of the gesture made by the user. The resolution is variable depending on the resolution and gating possibilities of the image sensor. A sensor of 1 megapixel is used, providing a resolution of 1024×1024. Images of real objects are reconstructed in 3D based on the data obtained by the laser slicing technique, and a corresponding image processing algorithm builds the 3D map of the object in real-time. As this paper will show through a series of experiments, the camera can be used in a variety of domains, including for gesture control of 3D objects in virtual environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».