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Human Skeleton Detection, Modeling and Gesture Imitation Learning for a Social Purpose

engineering（科研） 2020年第2期12卷 90-98页

作者： linda nanan vallée Sao Mai Nguyen Christophe Lohr Ioannis Kanellos Olivier Asseu ecole Supérieure Africaine des TIC LASTIC Abidjan Cte d’Ivoire Institut Mines Telecom Atlantique de Bretagne Lab-STICC Brest France.

Gesture recognition is topical in computer science and aims at interpreting human gestures via mathematical algorithms. Among the numerous applications are physical rehabilitation and imitation games. In this work, we suggest performing human gesture recognition within the context of a serious imitation game, which would aim at improving social interactions with teenagers with autism spectrum disorders. We use an artificial intelligence algorithm to detect the skeleton of the participant, then model the human pose space and describe an imitation learning method using a Gaussian Mixture Model in the Riemannian manifold.

关键词： Imitation Learning Artificial Intelligence Gesture Recognition Autism Spectrum Disorders (ASD) Gaussian Mixture Model (GMM)

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