technique de classification

Question

Mon projet de dernière année concerne la reconnaissance du langage des signes. Je suis terriblement confus dans le choix de la bonne technique de classification pour les modèles vus dans la vidéo des signes générés par un utilisateur stupide. J'ai appris que les réseaux neuronaux (NN) sont meilleurs que le modèle markov caché dans plusieurs aspects, mais l'ajustement fin des paramètres de NN demande beaucoup de temps. En outre, certains rapports indiquent que la machine à vecteurs de support est plus performante que NN. Qu'est-ce que je choisis parmi ces alternatives ou existe-t-il d'autres meilleures alternatives pour qu'il soit possible de terminer mon projet dans un délai de 4-5 mois et que je puisse continuer avec ce domaine dans mes masters?

Answer 1

En fait, le système sera alimenté avec de la vidéo en temps réel et nous avons l'intention de reconnaître les postures de la main et les gestes spatio-temporels. Donc, c'est l'ensemble des phrases que j'essaie de trouver.

Sur la base des études jusqu'à présent, je fais mon esprit à utiliser 1. moments Hu & fonctions de taille de sous-espace pour représenter des formes de main 2. SVM pour la classification de la posture & 3. HMM Seuil de reconnaissance spatiotemporelle geste . Que commenteriez-vous dans ces décisions?