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沃伊坎普夫机 (VKM)

Voight-Kampff Machine 是一种自动选择自定义手势拒绝阈值的方法。在高活动 (HA) 连续数据流中，手势的起点和终点未知，并且基于低活动区域的标准分割方法会导致较高的误报率。另一方面，VKM 选择严格的拒绝阈值，以最大限度地减少误报和漏报的数量。这意味着每个类只需几个训练样本，即使连续数据活跃度很高，用户也可以获得准确的自定义手势识别器。

此存储库包含一个参考 Python VKM 实现，支持全身 Kinect 手势。

数据集

该出版物中包含四种设备类型（Kinect、鼠标、Vive Position、Vive Quaternion）的高活动数据集。第一次运行main.py文件时，数据集将自动下载并解压缩。您也可以在此处手动下载数据集。

运行代码

使用 Python 3.9.6 ✅
视窗：

$ git clone https://github.com/ISUE/VKM
$ cd VKMpython
$ python -m venv myenv
$ myenvScriptsactivate
$ pip install numpy
$ python main.py

Linux、Mac（conda 是支持 M1 的最简单方法）

$ git clone https://github.com/ISUE/VKM
$ cd VKM/python
$ conda create -n myenv python=3.9.6 numpy
$ conda activate myenv
$ python main.py

引文

如果您发现自己使用 VKM 或 High Activity 数据集，请参考以下论文：

 @inproceedings{taranta2022_VKM,
    author = {Taranta, Eugene Matthew and Maslych, Mykola and Ghamandi, Ryan and LaViola, Joseph},
    title = {The Voight-Kampff Machine for Automatic Custom Gesture Rejection Threshold Selection},
    year = {2022},
    isbn = {9781450391573},
    publisher = {Association for Computing Machinery},
    address = {New York, NY, USA},
    url = {https://doi.org/10.1145/3491102.3502000},
    doi = {10.1145/3491102.3502000},
    booktitle = {CHI Conference on Human Factors in Computing Systems},
    articleno = {556},
    numpages = {15},
    keywords = {rejection, customization, gesture, recognition},
    location = {New Orleans, LA, USA},
    series = {CHI '22}
}