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Motion Estimations of Hand Movement based on a Leap Motion Controller

运动(音乐) 计算机视觉 运动(物理) 计算机科学 人工智能 运动控制 运动估计 运动控制器 控制器(灌溉) 控制理论(社会学) 物理 声学 机器人 控制(管理) 农学 生物
作者
Luma Issa Abdul-Kreem
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:24 (11): 17856-17864 被引量:1
标识
DOI:10.1109/jsen.2024.3386051
摘要

Multimedia technologies have increased the demand for interactive tools that offer touchless interaction. In response to this demand, Leap Motion Controller (LMC) has emerged as a touchless motion-tracking device for precise hand movement analysis. This work introduces a novel method for hand movement estimation using an LMC. The data captured by LMC are processed and analyzed to generate a hand skeleton. In our approach, points of interest are identified at each finger, and their optic flow is determined based on their spatial-temporal positions in the 2D space. The method considers the feature extraction mechanism for the hand fingers' phalanges and tips, where these features contribute to the motion estimation vector that enables hand motion tracking, in addition to enriching the feature recognition and identification of dynamic gestures since these vectors are calculated over time. We rigorously tested our model with several motion types, including translations, rotations, and complex movements. The results demonstrate exceptional performance with a slight error compared to synthetic optic flow. The average RMSE in the spatial-temporal domain is ±4.74°,±4.61°,±5.07°, and ±3.94° for left, right, up, and down motions, respectively, thus highlighting the accuracy and reliability of our model in estimating optic flow and tracking hand motion.
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