Die Beziehung zwischen Mensch und Computer wird als Mensch-Computer-Interaktion (HCI) bezeichnet. Speziell im Bereich der medizinischen Hilfstechnologie gelten Handgesten als geeignete Methode zur bermittlung von Informationen. Kranke, k rperlich Behinderte und ltere Menschen k nnen Teile ihres K rpers nicht bewegen oder ihre Gef hle mit Worten ausdr cken. Die bildgest tzte Erkennung von Handgesten besteht im Allgemeinen aus der Erfassung von Proben, der Bildaufbereitung, der Merkmalsextraktion und der Klassifizierung. Bei der Merkmalsextraktion geht es darum, Merkmale zu erkennen und zu extrahieren, die zur Bestimmung der Bedeutung einer bestimmten Handbewegung verwendet werden k nnen. Die extrahierten Merkmale sollten in der Lage sein, Gesten eindeutig zu beschreiben und robust gegen ber der Verschiebung und Drehung von Handgesten sein, um eine zuverl ssige Erkennung zu erreichen. Wir haben eine Methode zur Extraktion einer Reihe von Merkmalen vorgeschlagen, die auf der Erkennung konvexer Defekte basiert und die enge Beziehung zwischen dem konvexen Defekt und den Fingerspitzen nutzt. Diese Methode ist einfach, effizient und unabh ngig von Richtung und Position der Geste.
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