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dc.contributor.author
Ibañez, Rodrigo
dc.contributor.author
Soria, Alvaro
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dc.contributor.author
Teyseyre, Alfredo Raul
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dc.contributor.author
Rodríguez, Guillermo Horacio
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dc.contributor.author
Campo, Marcelo Ricardo
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dc.date.available
2018-09-05T18:35:53Z
dc.date.issued
2017-02
dc.identifier.citation
Ibañez, Rodrigo; Soria, Alvaro; Teyseyre, Alfredo Raul; Rodríguez, Guillermo Horacio; Campo, Marcelo Ricardo; Approximate string matching: A lightweight approach to recognize gestures with Kinect; Elsevier; Pattern Recognition; 62; 2-2017; 73-86
dc.identifier.issn
0031-3203
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/58405
dc.description.abstract
Innovative technologies, such as 3D depth cameras, promote the development of natural interaction applications in many domains among large audiences. In this context, supervised machine learning techniques have been proved to be a flexible and robust approach to perform high level gesture recognition from 3D joints provided by these depth cameras. This paper proposes a lightweight approach to recognize gestures with Kinect by utilizing approximate string matching. The proposed approach encodes the movements of the joints as sequences of characters in order to simplify the gesture recognition as a widely studied string matching problem. We evaluated our approach by applying other widespread used techniques in the research field. The experimental evaluations show that the proposed approach can obtain relatively high performance in comparison with the state-of-the-art machine learning techniques. These findings provide further evidence that our approach could be a viable strategy for recognizing gestures, even in devices with medium and low processing capability (e.g., smartphones, tablets, etc.).
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
Approximate String Matching
dc.subject
Gesture Recognition
dc.subject
Kinect
dc.subject
Machine Learning
dc.subject
Natural User Interfaces
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Approximate string matching: A lightweight approach to recognize gestures with Kinect
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-09-05T16:11:18Z
dc.journal.volume
62
dc.journal.pagination
73-86
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Ibañez, Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
dc.description.fil
Fil: Soria, Alvaro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
dc.description.fil
Fil: Teyseyre, Alfredo Raul. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
dc.description.fil
Fil: Rodríguez, Guillermo Horacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
dc.description.fil
Fil: Campo, Marcelo Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
dc.journal.title
Pattern Recognition
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320316302357
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2016.08.022
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