Sanjay meena

3.7 CONCLUSION 
 Feature extraction is very important step in gesture recognition system. In this chapter feature 
extraction method is described. We have used Local contour sequence as our prime feature. 
Canny edge detection technique is used to detect the border of hand in image. A contour tracking 
is applied to find the contour and pixel in contour is numbered sequentially. Local contour 
sequence for any arbitrary pixel is calculated as perpendicular distance from the chord 
connecting end points of window size w. 
 
 
 
 
 
 
 
 

---

35 
REFERENCES 
[1]
Lalit Gupta and Suwei Ma, “Gesture-Based Interaction and Communication: Automated Classification of 
Hand Gesture Contours,” IEEE transactions on systems, man, and cybernetics—part c: applications and 
reviews, vol. 31, no. 1, February 2001 
[2]
J. Canny, “A computational approach to edge detection,” IEEE Trans. Pattern Anal. Machine. Intell., vol. 8, 
no. 6, pp. 679–698, Nov. 1986. 
[3]
Bill Green “Canny Edge Detection Tutorial.” , http://www.pages.drexel.edu/~weg22/can_tut.html ,2002 
[4]
R. K. Cope and P. I. Rockett, “Efficacy of gaussian smoothing in Canny edge detector,” Electron. Lett., vol. 
36, pp. 1615–1616, 2000 
[5] L. Gupta, T. Sortrakul, A. Charles, and P. Kisatsky, “Robust automatic target recognition using a localized 
boundary representation,” Pattern Recognit., vol. 28-10, pp. 1587–1598, 1995 
[6]
Y. Yitzhaky and E. Peli, “A method for objective edge detection evaluation and detector parameter 
selection,” IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 25, no. 8, pp. 1027–1033, Aug. 2003. 
[7]
P. I. Rockett, “Performance assessment of feature detection algorithms: Amethodology and case study on 
corner detectors,” IEEE Trans. Image Process., vol. 12, no. 11, pp. 1668–1676, Nov. 2003. 
[8]
D. J. Sturman and D. Zeltzer, “A survey of glove-based input, gesture recognition system” IEEE Comput. 
Graph. Appl., vol. 14, pp. 30–39, Jan. 1994. 
[9]
L. Gupta and K. Malakapalli, “Robust partial shape classification using invariant breakpoints and dynamic 
alignment,” Pattern Recognit., vol. 23-10, pp. 1103–1111, 1990. 
[10] H. Sakoe and S. Chiba, “Dynamic programming optimization for spoken word recognition,” IEEE Trans. 
Acoust. Speech Signal Processing, vol. ASSP-26, pp. 43–49, Feb. 1978.