Pelacakan Gerak Tangan dengan Metode Metode Pelacakan Objek Berbasis Korelasi

Pelacakan tangan (hand tracking) saat ini tengah mendapat perhatian dari para peneliti di bidang visi komputer (computer vision). Tujuan utama dari pelacakan tangan adalah untuk mengetahui lokasi tangan di setiap deretan frame video atau deretan citra. Ada tiga buah fitur yang dapat digunakan untuk melacak objek yakni bentuk, warna, dan gerak. Fitur bentuk susah untuk digunakan melacak tangan, sedangkan fitur warna dan gerak lebih mudah dan lebih reliabel untuk melacak gerak tangan. Fitur warna dan gerak memiliki kelemahan-kelemahan masing-masing, sehingga pada penelitian sebelumnya diusulkanlah penggabungan kedua buah fitur tersebut untuk digunakan dalam melacak tangan secara bersama-sama agar dapat saling menutupi kelemahan masing-masing fitur. Namun melihat dari proses yang dilakukan pada metode yang diusulkan pada penelitian sebelumnya, peran yang lebih memiliki andil adalah peran dari fitur gerak. Pergerakan tangan yang cepat juga belum dapat ditangani dengan baik padahal dalam bahasa isyarat, gestur, dan aktivitas keseharian manusia, tidak jarang tangan bergerak dengan cepat. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan sebuah metode pelacakan tangan dengan menggunakan fitur gerak dan warna menggunakan metode pelacakan berbasis korelasi. Secara sederhana, metode berbasis korelasi ini akan melacak tangan di frame selanjutnya secara melingkar di sekitar lokasi sebelumnya dan setelah ditemukan dilakukan pelacakan menjauh dari lokasi awal ke arah yang ditemukan di pelacakan pertama. Fitur warna dan gerak akan digunakan secara seimbang dalam melacak arah pergerakan tangan. Diharapkan dengan menggunakan metode pelacakan yang diusulkan ini, baik gerak tangan yang cepat atau lambat dapat dilacak dengan baik

Centroid tracking based dynamic hand gesture recognition using discrete Hidden Markov Models

In many dynamic hand gesture recognition contexts, time information is not adequately used. The extracted features of dynamic gestures usually do not carry explicit information about time in gesture classification. This results in under-utilized data for more important accurate classification. Another disadvantage is that the gesture classification is then confined to only simple gestures. We have overcome these limitations by introducing centroid tracking of hand gestures that captures and retains the time sequence information for feature extraction. This simplifies the classification of dynamic gestures as movement in time helps efficient classification without burdensome processing