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http://dx.doi.org/10.5392/JKCA.2018.18.04.398

Palm Area Detection by Maximum Hand Width  

Choi, Eun Chang (목원대학교 지능로봇공학과)
Kim, Jun Yeon (목원대학교 지능로봇공학과)
Lee, Jae Won (목원대학교 지능로봇공학과)
Lim, Jong Gwan (목원대학교 지능로봇공학과)
Publication Information
The Journal of the Korea Contents Association / v.18, no.4, 2018 , pp. 398-405 More about this Journal
Abstract
In the HCI, hand gesture recognition is attracting attention as a method for interaction and information exchange between users and devices along with the development of IT devices. In hand gesture recognition through image processing, palm region detection is a key process contributing to improvement of processing speed and recognition rate. In this paper, we propose a new method for image segmentation between the hand and wrist for palm area detection. The anatomical characteristics of the hand are used to calculate the distance between the iliac bones of the thumb and little finger, which have the widest width, by the horizontal projection histogram of the hand image, and then the palm area is detected by drawing a circle having the width as the diameter. In order to verify the superiority of this method, multiple stage template matching is used to compare and evaluate recognition performance against the four conventional methods for 10 hand gestures. Note that the literatures to offer palm area detection performance evaluation are few although there are many studies on hand gesture recognition.
Keywords
Image Segmentation; Hand Gesture; Image Processing; Palm Detection;
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