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沃伊坎普夫機 (VKM)

Voight-Kampff Machine 是一種自動選擇自訂手勢拒絕閾值的方法。在高活動 (HA) 連續資料流中，手勢的起點和終點未知，並且基於低活動區域的標準分割方法會導致較高的誤報率。另一方面，VKM 選擇嚴格的拒絕閾值，以最大限度地減少誤報和漏報的數量。這意味著每個類別只需幾個訓練樣本，即使連續資料活躍度很高，使用者也可以獲得準確的自訂手勢辨識器。

此儲存庫包含一個參考 Python VKM 實現，支援全身 Kinect 手勢。

數據集

該出版物中包含四種設備類型（Kinect、滑鼠、Vive Position、Vive Quaternion）的高活動資料集。第一次執行main.py檔案時，資料集將自動下載並解壓縮。您也可以在此處手動下載資料集。

運行程式碼

使用 Python 3.9.6 ✅
視窗：

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

Linux、Mac（conda 是支援 M1 的最簡單方法）

$ 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

如果您發現自己使用 VKM 或 High Activity 資料集，請參考以下論文：

 @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}
}