Наведено новий метод розпізнавання рухів на сенсорних панелях. Метод надає можливість розпізнавати найпоширеніші рухи, що виконуються одним або декількома ємнісними об’єктами (наприклад, пальцями). Реалізація методу на сучасних сенсорних дисплеях доводить його працездатність та ефективність.
1. Hafiz Adan Habib, Muid Mufti. “Real Time Mono Vision Gesture Recognition Based Virtual Keyboard System”, IEEE Transactions on Consumer Electronics, November 2006. 2. Журавлев Ю.М., Гуревич И.Б. Распознавание образов и распознавание зображений. – М.: Издательский дом “Наука”, 1989. 3. Yie Yang Hidden Markov Model for gesture recognition, Carnegie Mellon University, 1994. 4. D.S. Clouse, Giles C.L., Home B.G., Cottrell G.W. Time delay neural networks: representation and induction of finite state machines, IEEE transactions on neural networks, Vol. 8, Issue 5, 1997. 5. Berndt D., Clifford J. Using dynamic time warping to find patterns in lime series, AAAI-94 workshop on knowledge discovery in databases. Seattle, ashington. 6. Denardo E.V. Dynamic programming; models and applications, Dover Publications, April 23, 2003. 7. Форсайт, Дэвид А., Понс Жан. Компьютерное зрение. Современный подход.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом “Вильямс”, 2004. – 928 с.: ил. – Парал. тит. англ. 8. S. Haykins Neural Networks a comprehensive foundation, Second edition. Prentice Hall, 1997. 9. M. Mitchell An introduction to genetic algorithms. MIT press, February 1998. 10. Li H.X., Yen V.C. Fuzzy sets and fuzzy decision making, CRC press 1995. 11. Demant C., Streicher-Abel S., Waszkewitz P. Industrial image processing visual quality control in manufacturing. Springer 1999. 12. Hersh M., Billard A. Extended Hopfield Network for Sequence Learning: Application to Gesture Recognition, Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL) Swiss Federal Institute of Technology Lausanne, 2001 13. Duda R.O., Hart P.E. Pattern classification, Wiley Inter science. 2000. 14. Shapiro L., Stockman G. Computer Vision The University of Washington Seattle,Washington, 2000. 15. A. Sandberg Gesture recognition using neural networks, 1997. 16. Lee C. and Xu Y. Online, interactive learning of gestures for human/robot interfaces. In IEEE International Conference on Robotics and Automation, volume 4, pages 2982-2987, 1996. 17. Sterner T. and Pentland A. Real-time American sign language recognition from video using hidden Markov models. Technical Report 375, MIT Media Laboratory Perceptual Computing Section