Hand pointing

8/16/2019 Hand pointing

1/30

USOO8971572B1

( 1 2 )

United

States Patent ( 1 0 )

P a t e n t N 0 . : U S

8 , 9 7 1 , 5 7 2

B1

Yin

e t

a ] .

( 4 5 )

Date o f

P a t e n t :

Mar.

3 ,

2015

( 5 4 )

HAND POINTING

ESTIMATION

FOR 6 , 3 2 3 , 8 4 6

B 1

1 1 / 2 0 0 1 W e s t e r m a n

e t a l .

HUMAN

COMPUTER INTERACTION 6 , 3 2 3 , 9 4 2 B1 1 1 / 2 0 0 1 B 9 9 1 1 1

6 , 4 5 2 , 5 8 4 B1 9 / 2 0 0 2

Walker

1 2 1 1 .

. .

. 6,522,395

B1

2/2003 Bam'i e t

a l .

( 7 5 ) I n v e n t o r s :

L l J l l I l

Y i n ,

V e s t a l ,

NY

U S ) ;

S h a u n

6 , 6 1 4 , 4 2 2

B 1

9 / 2 0 0 3

R a ? i j e t

a 1 ,

Canavan?estal,

NY U s ) ;

Kaonlng 6 , 6 7 4 , 8 9 5 B2 1 / 2 0 0 4

R a ? i

@ 1 2 1 1 .

Hu, e s t a l , NY U ) 6 , 6 7 8 , 0 3 9 B 2

1 / 2 0 0 4 C h a r b o n

6 , 7 1 0 , 7 7 0 B2

3 / 2 0 0 4 Tomasi

t a 1 .

( 7 3 )

A s s i g n e e :

The

Research

Foundation

f o r

The 6 , 8 8 8 , 5 3 6 B2 5 0 0 W e S t e r m a n e t a l '

S t a t e U n i v e r s i t y

o f New

o r k ,

( C o n t i n u e d )

B i n g h a m t o n ,

NY ( U )

FOREIGN

PATENT DOCUMENTS

( * )

N o t i c e : S u b j e c t t o a n y

d i s c l a i m e r ,

t h e t e r m

o f

h i s

p a t e n t

i s e x t e n d e d

o r a d j u s t e d

u n d e r 3 5

W0 I L 2 0 0 6 0 0 0 3 3 5

£ 2 0 0 7

USC' 5 4 6 , )

by 3 8 3 d a y s ' WO W02007043036 4

2 0 0 7

( C o n t i n u e d )

( 2 1 ) A p p l . N 0 . : 1 3 / 5 7 1 , 6 4 5

O T H E R

PUBLICATIONS

( 2 2 )

F i l e d : Ang' 1 0 ’ 2012 L . C l i n q u e , e t a l , F a s t v i e w p o i n t - i n v a r i a n t a r t i c u l a t e d

h a n d

d e t e c t i o n

Related

US.

Application

Data

c o m b 1 n 1 n g

c u r v e

a n d

g r a p h m a t c h l n g ,

IEEE

FGR

0 0 8 .

_ _ _ _ Continued)

( 6 0 ) P r o w s l o n a l a p p h c a t l o n N o . 6 1 / 5 2 3 , 1 5 2 , ? l e d

o n

A u g .

1 2 , 2 0 1 1. _

Primary Examiner*eyed Azanan

( 5 1 ) I n t _

CL

( 7 4 ) A t t o r n e y , A g e n t ,

o r

Firm

t e v e n M.

H o f f b e r g ;

G06K / 0 0 ( 2 0 0 6 0 1 ) O s t r o l e n k F a b e r LLP

G06F / 0 4 ] ( 2 0 0 6 . 0 1 )

( 5 2 )

us

L ( 5 7 )

ABSTRACT

USPC

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . 3 8 2 / 1 0 3 ; 382/291;

345/173 Hand

o i n t i n g has been

an

i n t u i t i v e g e s t u r e f o r human i n t e r

( 5 8 ) F i e l d

o f

C l a s s i ? c a t i o n S e a r c h

a c t i o n

W i t h

c o m p u t e r s .

A

and

o i n t i n g e s t i m a t i o n

s y s t e m i s

USPC

, , , , , ,

, , 3 8 2 / 1 0 0 ,

1 0 3 ,

1 0 6 4 1 0 7 , 1 6 2 , 1 6 8 , 1 7 3 , p r o v i d e d , based on two r e g u l a r

c a m e r a s ,

which n c l u d e s hand

3 8 2 / 1 8 1 , 1 9 9 , 2 0 9 , 2 1 9 , 2 3 2 , 2 5 4 , 2 7 4 , 2 7 6 , r e g i o n

d e t e c t i o n , h a n d ? n g e r

e s t i m a t i o n ,

t w o

v i e w s ’ f e a t u r e

3 8 2 / 2 8 5 4 2 9 7 ,

3 0 5 , 3 1 2 ; 3 4 5 / 1 7 3 , 6 7 7 ,

1 6 3 ; d e t e c t i o n ,

a n d

3D

p o i n t i n g

d i r e c t i o n e s t i m a t i o n .

T h e t e c h

7 1 5 / 7 7 3 ,

7 8 4 n i q u e

may

m p l o y a p o l a r c o o r d i n a t e

s y s t e m t o r e p r e s e n t t h e

S e e a p p l i c a t i o n ? l e

f o r

c o m p l e t e s e a r c h h i s t o r y , hand r e g i o n , a n d t e s t s

show

a good r e s u l t i n t e r m s

o f

t h e

r o b u s t n e s s

t o

hand

o r i e n t a t i o n

v a r i a t i o n .

To e s t i m a t e t h e

( 5 6 ) R e f e r e n c e s C i t e d p o i n t i n g

d i r e c t i o n , A c t i v e

A p p e a r a n c e M o d e l s a r e e m p l o y e d

U . S .

PATENT DOCUMENTS

4 , 5 5 0 , 2 5 0 A 1 0 / 1 9 8 5

M u e l l e r

e t a l .

4 , 9 8 8 , 9 8 1 A

1 / 1 9 9 1 Zimmerman t a l .

5 , 5 4 9 , 4 6 9 A 8 / 1 9 9 6 Wild t a 1 .

6 , 1 0 1 , 2 6 9 A

8 / 2 0 0 0 H u n t e r e t a l .

t o d e t e c t a n d t r a c k , e . g . , 1 4 f e a t u r e p o i n t s a l o n g t h e h a n d

c o n t o u r from a

t o p view and

a

s i d e v i e w . Combining

two

v i e w s o f t h e hand e a t u r e s , t h e 3D o i n t i n g d i r e c t i o n i s e s t i

m a t e d .

2 0

C l a i m s , 8

Drawing S h e e t s

T o ;

camera

a n u s u n n u m

M l

User

a

6 5 8 c a m e r a


2/30

U S 8 , 9 7 1 , 5 7 2 B1

P a g e

2

( 5 6 ) References C ited

7 , 8 8 9 , 1 8 5

B2 2 / 2 0 1 1

B l u m e n b e r g

e t

a 1 .

7 , 8 9 0 , 7 7 8

B2

2 / 2 0 1 1 J o b s

6 1 3 1 .

US

ATENT

DOCUMENTS 7 , 9 0 2 , 8 4 0 B2 3 / 2 0 1 1 2 6 6 1 1 1 1 1 6 1 6 1 .

7 , 9 0 3 , 1 1 5

B2

3 / 2 0 1 1

P l a t z e r

e t

a 1 .

6 , 9 0 6 , 7 9 3

B2

6 / 2 0 0 5 B a m j i

e t

a 1 . 7 , 9 0 7 , 0 2 0

B2

3 / 2 0 1 1 “ 6 1 8 0 1 1

7 , 0 3 0 , 8 6 1

B1

4 / 2 0 0 6

W e s t e r m a n 6 1 3 1 . 7 , 9 0 7 , 1 1 7 B2 3 / 2 0 1 1 W l l s o n e t a l

7 , 1 5 1 , 5 3 0

B2

1 2 / 2 0 0 6

Roeberet

1 .

7 , 9 0 7 , 1 2 5

B2

3 / 2 0 1 1

WelssetaL

7 , 1 7 6 , 4 3 8

B2 2 / 2 0 0 7

B a m j i e t

a l ‘ 7 , 9 1 0 , 8 4 3 B2

3 / 2 0 1 1

R o t h k o p f e t a 1 .

7 , 2 1 2 , 6 6 3

B2

5 / 2 0 0 7

Tomasi 7 , 9 1 6 , 1 2 6

B2

3 / 2 0 1 1 Westerman t a 1 .

7 , 3 2 1 , 1 1 1 B2 1 / 2 0 0 8 B a m j i

6 1 6 1 .

7 , 9 1 8 , 0 1 9 B2 4 / 2 0 1 1 Chang

t a l ~

R E 4 0 , 1 5 3

E 3 / 2 0 0 8

W e s t e r m a n

6 1 3 1 .

7 , 9 2 0 , 1 3 4

B2 4 / 2 0 1 1

Kmh_

7 , 3 3 9 , 5 8 0 B2

3 / 2 0 0 8

W e s t e r m a n 6 1 3 1 . 7 , 9 2 1 , 1 8 7 B2 4 / 2 0 1 1

Lunaqetal

7 , 3 4 0 , 0 7 7

B2

3 / 2 0 0 8 Gokturk

t 3 1 ‘ 7 , 9 2 4 , 2 7 1 B2

4 / 2 0 1 1 C h n s t l e e t

a 1 .

73 48 963 B2 3 / 2 0 0 8

B e l l

7 , 9 2 4 , 2 7 2 B2 4 / 2 0 1 1 Boer t a 1 .

7 3 3 5 2 2 4 5 4 B2

4 / 2 0 0 8 B a m j i

e t 3 1 ‘ 7 , 9 3 0 , 6 4 2 B1 4 / 2 0 1 1

G e r d e

6 1 6 1 .

7 , 4 6 9 , 3 8 1

B2

1 2 / 2 0 0 8

O r d i n g

7 , 9 3 2 , 8 9 6

B2 4 / 2 0 1 1

Westerman

7 479

949

B2 1 / 2 0 0 9

J o b s

e t a l ‘ 7 , 9 3 2 , 8 9 7 B2 4 / 2 0 1 1 E l i a s e t a 1 .

7 3 4 8 0 2 8 7 0 B2 1 / 2 0 0 9

A n z u r e s e t a l ,

7 , 9 3 4 , 1 5 6 B2 4 / 2 0 1 1 F o r s t a l l e t

a 1 .

7 , 5 0 7 , 9 4 7 B2

3 / 2 0 0 9 B a m j i 6 1 6 1 . 7 , 9 3 6 , 3 4 1

B2

5 / 2 0 1 1

W e l s s

7

509 588

B2

3 / 2 0 0 9 Van 036161. 7 , 9 4 0 , 2 5 0

B2 5 / 2 0 1 1

F o r s t a l l

7 3 5 1 1 2 7 0 2 B 2 3 / 2 0 0 9 H o t e n i n g 7 , 9 4 1 , 7 6 0 B 2 5 / 2 0 1 1 K o c i e n d a

6 1 6 1 .

7 , 5 3 8 , 7 6 0

B2 5 / 2 0 0 9 1 1 6 1 6 1 1 n g

6 1 6 1 . 7 , 9 5 6 , 8 4 6

B2

6 / 2 0 1 1 Ordmg

t a l ~

7 , 5 7 4 , 6 7 2 B2

8 / 2 0 0 9

J o b s

e t

a 1 . 7 , 9 5 6 , 8 4 7 B2 6 / 2 0 1 1

C h n s t l e

7 , 5 9 3 , 0 0 0

B1

9 / 2 0 0 9 Chin 7 , 9 5 6 , 8 4 9

B2

6 / 2 0 1 1 Anzures

t a 1 .

7 , 5 9 9 , 5 2 0 B2 1 0 / 2 0 0 9 Dempski

t

a 1 .

7 , 9 5 7 , 7 6 2 B2 6 / 2 0 1 1 H e r ; e t a l

RE40,993

E

1 1 / 2 0 0 9

Westerman

7 , 9 5 8 , 4 5 6

B2

6 / 2 0 1 1

O r d l n g

e t a l ~

7 , 6 1 4 , 0 0 8

B2 1 1 / 2 0 0 9

O r d i n g 7 , 9 6 1 , 9 0 9

B2

6 / 2 0 1 1

M a n d e l l a

e t a 1 .

7 , 6 1 9 , 6 1 8 B2

1 1 / 2 0 0 9

Westerman 1 3 1 . 7 , 9 6 6 , 5 7 8 B2 6 / 2 0 1 1 T o l m a s k y e t a l ~

7 , 6 3 3 , 0 7 6

B2 1 2 / 2 0 0 9

Huppiet l ‘ 7 , 9 7 5 , 2 4 2

B2

7 / 2 0 1 1 F o r s t a l l e t a 1 .

7 , 6 5 3 , 8 8 3

B2

1 / 2 0 1 0

H o t e l l i n g e t a l ‘ 2 0 0 3 / 0 1 7 4 1 2 5 A1 9 / 2 0 0 3

T o r u n o g l u

e t a 1 .

7 , 6 5 6 , 3 9 3 B2 2 / 2 0 1 0 K i n g e t a l ‘ 2 0 0 6 / 0 0 2 6 5 2 1 A1 2 / 2 0 0 6

H o t e l l i n g

e t a l .

7 , 6 5 6 , 3 9 4

B2

2 / 2 0 1 0 Westerman t

3 1 ‘

2006/0026535

A1

2 / 2 0 0 6

H o t e l l i n g

e t

a 1 .

7 , 6 5 7 , 8 4 9 B2

2 / 2 0 1 0

C h a u d h r i e t 3 1 ‘ 2006/0026536 A1

2 / 2 0 0 6

H o t e l l i n g e t a 1 .

7 , 6 6 3 , 6 0 7

B2

2 / 2 0 1 0

H o t e l l i n g e t a l ‘

2006/0125803

A1

6 / 2 0 0 6

Westerman t a l .

7 66 7 1 4 8

B2 2/2010 Mans?eld t a 1 ,

2006/0197750

A1 9/2006 K e r r e t 3 1 .

7 3 6 7 1 2 7 5 6 B2 3 / 2 0 1 0 H e r Z

e t 3 1 ‘

2 0 0 6 / 0 1 9 7 7 5 2 A1 9 / 2 0 0 6 H u r s t

e t

a l .

7 , 6 8 8 , 3 1 5 B1

3 / 2 0 1 0

Gettemy

t

a 1 ,

2 0 0 8 / 0 0 5 2 9 4 5 A1 3 / 2 0 0 8 M a t a s e t : 1 1 .

7 , 6 9 2 , 6 2 9

B2

4 / 2 0 1 0 B a u d i s c h e t 3 1 ‘ 2008/0055263

A1

3 / 2 0 0 8 Lemay t a l .

7 , 6 9 4 2 3 1 B2 4/2010

Kocienda

t a 1 ,

2008/0055264

A1 3 / 2 0 0 8

Anzures

t a 1 .

7702,660 B2 4 / 2 0 1 0 Chan t a l ‘ 2 0 0 8 / 0 0 5 5 2 6 9 A1

2 3 / 2 0 0 8

Lemay t a 1 .

7 ’ 7 0 5 ’ 8 3 0 B2 4 / 2 0 1 0

Westerman e t a l ‘

2 0 0 8 / 0 0 5 5 2 7 2 A1 3 / 2 0 0 8

A n z u r e s e t a 1 .

7 : 7 1 0 ’ 3 9 1

B2 5 / 2 0 1 0 B e n e t a l , 2 0 0 8 / 0 0 5 5 2 7 3 A1 3 / 2 0 0 8 F o r s t a l l

7 , 7 1 1 3 6 8 1 B2 5 / 2 0 1 0 Dempski t a l ‘ 2 0 0 8 / 0 0 5 7 9 2 6 A1 2 3 / 2 0 0 8

F o r s t a l l

e t

a 1 .

7 7 1 4 265 B2 5 / 2 0 1 0 Fade“ t a l ‘ 2008/0074400 A1 2 3 / 2 0 0 8 Gettemy t a 1 .

7 : 7 1 9 ’ 5 2 3

B2

5 / 2 0 1 0

H i n i s

2 0 0 8 / 0 0 8 2 9 3 0

A1

4 / 2 0 0 8

O m e r n i c k

6 1 3 1 .

7 , 7 2 8 , 3 1 6 B2 6 / 2 0 1 0 F a d e l l e t a 1 ,

2 0 0 8 / 0 0 8 2 9 3 4

A1 4 / 2 0 0 8 K o c i e n d a e t a 1 .

7 7 2 8 , 8 2 1

B2

6 / 2 0 1 0 H i l l i s e t 3 1 ‘

2 0 0 8 / 0 0 9 4 3 5 6 A1

4 / 2 0 0 8 O r d i n g e t a 1 .

7 3 7 5 4 3 9 5 5

B2

7 / 2 0 1 0

E g a n 2 0 0 8 / 0 0 9 4 3 6 8 A1

4 / 2 0 0 8 O r d i n g 6 1 6 1 .

7 , 7 6 0 , 7 6 7

B2 7 / 2 0 1 0

N i l o e t

a 1 ,

2008/0094369

A1 4 / 2 0 0 8 G a n a t r a

e t

a 1 .

7 76 4 274 B2 7 / 2 0 1 0 Westerman

t

3 1 ‘ 2008/0094370 A1 4 / 2 0 0 8

Ording t

a 1 .

7 : 7 7 7 ’ 7 3 2

B2 8 / 2 0 1 0 H e r Z e t

3 1 ‘

2 0 0 8 / 0 0 9 4 3 7 1 A1 4 / 2 0 0 8 F o r s t a l l e t

a l .

7782307

B2 8 / 2 0 1 0

Westerman t 3 1 ‘ 2 0 0 8 / 0 0 9 8 3 3 1

A1

4 / 2 0 0 8 Novick t a 1 .

7 3 7 8 6 3 9 7 5

B2 8 / 2 0 1 0 Ordng t

3 1 ‘

2 0 0 8 / 0 1 2 2 7 9 6 A1 5 / 2 0 0 8

J o b s

6 1 3 1 .

7793 225 B2 9/2010 Anzures

e t

3 1 ‘

2008/0165022 A1 7/2008 HerZ

e t

a 1 .

7 : 7 9 3 ’ 2 2 8

B2 9 / 2 0 1 0 1 \ , [ , m s ? e l d e t 3 1 ‘ 2 0 0 8 / 0 1 6 5 1 3 6 A1 7 / 2 0 0 8 C h r i s t i e

6 1 6 1 .

7800,592 B2 9 / 2 0 1 0

K e r r e t

a 1 , 2008/0165142 A1 7 / 2 0 0 8 K o c i e n d a

e t

a 1 .

7 ’ 8 0 9 ’ 1 6 7 B2

1 0 / 2 0 1 0

Ben

2 0 0 8 / 0 1 6 5 1 4 3

A1 7 / 2 0 0 8 T o l m a s k y 6 1 6 1 .

7 3 8 1 2 2 8 2 6 B2

1 0 / 2 0 1 0

Ordng

t

3 1 ‘

2 0 0 8 / 0 1 6 5 1 4 4

A1

7 / 2 0 0 8

F o r s t a l l

e t

a 1 .

7 8 1 2 828 B2 10/2010 Westerman e t

3 1 ‘ 2008/0165145

A1 7/2008

HerZ

e t

a 1 .

7 ’ 8 2 1 ’ 5 4 1 B2 1 0 / 2 0 1 0 D e l e a n 2 0 0 8 / 0 1 6 5 1 4 6 A1 7 / 2 0 0 8 M a t a s

7 : 8 2 6 ’ 6 4 1

B2 1 1 / 2 0 1 0 M a n d e n a e t a l ‘ 2 0 0 8 / 0 1 6 5 1 4 7 A1 7 / 2 0 0 8 C h r i s t i e

6 1 6 1 .

7 8 3 4 , 8 2 1 6

B1

1 1 / 2 0 1 0 B e l l 2 0 0 8 / 0 1 6 5 1 4 8 A1 7 / 2 0 0 8 W i l l i a m s o n e t a 1 .

7 : 8 3 5 ’ 9 9 9

B2

1 1 / 2 0 1 0

B l o c k 2 0 0 8 / 0 1 6 5 1 4 9

A1

7 / 2 0 0 8

P l a t z e r

e t

a 1 .

7 8 4 0 , 9 1 2

B2 1 1 / 2 0 1 0 E l i a s

e t a l ‘

2 0 0 8 / 0 1 6 5 1 5 1 A1 7 / 2 0 0 8

Lemayet

1 .

7 3 8 4 3 2 4 2 7 B2

1 1 / 2 0 1 0

Ordng t 3 1 ‘

2 0 0 8 / 0 1 6 5 1 5 2

A1

7 / 2 0 0 8

F o r s t a l l

e t

a 1 .

7 , 8 4 4 , 9 1 4 B2 1 1 / 2 0 1 0 Andre t a 1 , 2008/0165153 A1 7 / 2 0 0 8 P l a t z e r e t a l .

7 8 4 4 9 1 5

B2

11/2010

P l a t z e r

e t

a l ‘ 2008/0165160 A1

7/2008

Kocienda

t

a 1 .

7 3 8 5 6 3 6 0 5

B2

@ 2 0 1 0

Ordng t 3 1 ‘ 2 0 0 8 / 0 1 6 7 8 3 4 A1 7 / 2 0 0 8 H e r Z

6 1 6 1 .

7 , 8 5 9 , 5 2 1

B2 1 2 / 2 0 1 0 H o t e l l i n g

e t a l ‘

2008/0168349 A1 7 / 2 0 0 8 Lamiraux t a 1 .

RE42,064 E 1 / 2 0 1 1 F i s h 2008/0168353 A1

7 / 2 0 0 8

Anzures e t a l .

7 , 8 6 4 , 1 6 3 B2 1 / 2 0 1 1 Ordng

t

3 1 , 2008/0168361 A1

7 / 2 0 0 8

F o r s t a l l e t a 1 .

7 , 8 7 0 , 4 9 6

B1 1 / 2 0 1 1 S h e r w a n i

2008/0168365

A1

7 / 2 0 0 8

C h a u d h r i

7 , 8 7 2 , 6 5 2

B2

1 / 2 0 1 1

P l a t z e r e t a 1 . 2008/0168379 A1 7 / 2 0 0 8

F o r s t a l l

e t a 1 .

7 , 8 7 6 , 2 8 8 B1 1 / 2 0 1 1 Huang 2 0 0 8 / 0 1 6 8 3 9 5 A1 7 / 2 0 0 8 O r d i n g e t a 1 .

7 , 8 7 6 , 3 1 1

B2

1 / 2 0 1 1

Krah 6 1 6 1 .

2008/0168396

A1

7 / 2 0 0 8 Matas e t a 1 .

7 , 8 7 7 , 7 0 7 B2 1 / 2 0 1 1

Westerman 6 1 3 1 .

2 0 0 8 / 0 1 6 8 4 0 4 A1 7 / 2 0 0 8

O r d i n g

7 , 8 8 4 , 8 0 4

B2 2 / 2 0 1 1

Kong

2 0 0 8 / 0 1 6 8 4 0 5 A1 7 / 2 0 0 8 T o l m a s k y

6 1 6 1 .

7 , 8 8 9 , 1 7 5 B2 2 / 2 0 1 1 Kryze

1 6 1 .

2 0 0 8 / 0 1 7 4 5 7 0 A1 7 / 2 0 0 8 J o b s 6 1 3 1 .

7 , 8 8 9 , 1 8 4

B2

2 / 2 0 1 1 Blumenberg 6 1 3 1 .

2008/0180408 A1 7 / 2 0 0 8

F o r s t a l l e t a 1 .


3/30

U S 8 , 9 7 1 , 5 7 2 B1

P a g e

3

( 5 6 )

References C ited

2 0 1 0 / 0 2 3 5 7 2 9 A1 9 / 2 0 1 0 K o c i e n d a e t

a 1 .

2 0 1 0 / 0 2 3 5 7 3 4 A1 9 / 2 0 1 0 O r d i n g e t a 1 .

U . S .

PATENT DOCUMENTS 2 0 1 0 / 0 2 3 5 7 3 5

A1

9 / 2 0 1 0

O r d i n g e t a 1 .

2010/0235746

A1 9 / 2 0 1 0

Anzures

2 0 0 8 / 0 2 0 1 6 5 0 A1 8 / 2 0 0 8 L e r n a y e t a 1 . 2 0 1 0 / 0 2 3 5 7 7 0 A1 9 / 2 0 1 0 O r d i n g e t a 1 .

2008/0204426 A1 8 / 2 0 0 8 H o t e l l i n g e t a 1 . 2010/0235778 A1 9 / 2 0 1 0 K o c i e n d a e t a 1 .

2008/0211766

A1

9 / 2 0 0 8

Westerman

e t a 1 .

2010/0235783

A1

9 / 2 0 1 0

O r d i n g

e t a 1 .

2 0 0 8 / 0 2 1 1 7 7 5 A1 9 / 2 0 0 8 H o t e l l i n g

e t a 1 .

min/0235784 A1 9 / 2 0 1 0 O r d i n g e t a 1 ,

Z o o s / 0 2 1 1 7 7 8

A1

9 / 2 0 0 8

O r d l n g

e t 9 1 - 2 0 1 0 / 0 2 3 5 7 8 5

A1

9 / 2 0 1 0

O r d i n g e t a 1 .

2 0 0 8 / 0 2 1 1 7 8 3 A1

9 / 2 0 0 8 H o t e l l 1 n g e t a l .

2 0 1 0 / 0 2 3 5 7 9 3 A1 9 / 2 0 1 0 O r d i n g e t

a l ‘

2008/0211784

A1

9/2008

H o t e l l l n g 6 1 3 1 .

2010/0235794

A1 9/2010

1 mg

2008/0211785 A1 9/2008 H o t e l l 1 n g e t a l . 2010/0265316 A1 10/2010 S

a l l

e t

a 1 .

2008/0218535

A1 9/2008

F o r s t a l l

e t a 1 .

2010/0273139

A1

1 0 / 2 0 1 0

D o p p e l t e t a 1 .

2 0 0 8/ 0 2 2 0 7 5 2 A1 9/2008 F o r s t a l l

e t

a 1 . .

z o o s / 0 2 2 2 5 4 5 A1 9 / 2 0 0 8 Lemayetal 2010/0283747 A1

1 1 / 2 0 1 0

K u k u l s k 1

2 0 0 8 / 0 2 3 1 6 1 0

A1 9 / 2 0 0 8 H o t e l l i n g e t a 1 .

2 0 1 0 / 0 2 8 4 0 8 2

A1 1 1 / 2 0 1 0 ShPuntetaL

zoos/0256494

A1

1 0 / 2 0 0 8

Green?eld

2010/0289754

A1

1 1 / 2 0 1 0 s 1 e e r n a n

e t a 1 .

zoos/0320391

A1

1 2 / 2 0 0 8

Lemayetal,

2010/0293462

A1

1 1 / 2 0 1 0

B u l l

e t

a 1 .

zoos/0320419 A1

12/2008

Matas

e t

a l ‘ 2010/0309147 A1 1 2 / 2 0 1 0 F l e i z a c h

e t

a 1 .

2009/0005011

A1

1 / 2 0 0 9

C h r i s t i e e t a l ,

2010/0309148

A1

1 2 / 2 0 1 0 F l e i z a c h

e t a l .

2009/0006570

A1

1 / 2 0 0 9 F o r s t a l l e t

a 1 .

2010/0309149

A1

1 2 / 2 0 1 0

Blumenberg

e t a 1 .

2009/0006644

A1 1 / 2 0 0 9 F o r s t a l l e t a 1 .

2010/0309154

A1 1 2 / 2 0 1 0 L i n e t a 1 .

2009/0007017 A1 1 / 2 0 0 9

Anzures e t a 1 . 2010/0309155

A1 1 2 / 2 0 1 0 Lu

e t a 1 .

2009/0044988 A1

2 / 2 0 0 9

Chang

e t a 1 . 2010/0313125

A1

1 2 / 2 0 1 0

F l e i z a c h

e t a 1 .

2009/0058830 A1 3/2009 HerZ

e t

a 1 . 2010/0313157 A1 1 2 / 2 0 1 0

C a r l s s o n e t

a 1 .

2 0 0 9 / 0 0 6 6 7 2 8

A1

3 / 2 0 0 9 O r d i n g

2 0 1 1 / 0 0 0 1 7 0 6

A1

1 / 2 0 1 1

S a n f o r d

e t a 1 .

2 0 0 9 / 0 0 7 0 7 0 4

A1

3 / 2 0 0 9

Ordmg

2 0 1 1 / 0 0 1 0 6 2 6

A1 1 / 2 0 1 1 F i n o e t a 1 .

2009/0070705 A1 3 / 2 0 0 9 O r d l n g

2011/0010672

A1

10011

H O

.

pe

5 8 8 3 ; 8 8 3 3 3 ‘ 3 3 2 } g g g g g 8 % “ 5 2 0 1 1 / 0 0 2 5 8 2 7 A 1

2 / 2 0 1 1

S h p u n t e t a 1 .

. r . l n g

2 0 1 1 / 0 0 5 2 0 0 6

A1 3 / 2 0 1 1 G n r r n a n e t a 1 .

2009/0100129

A1

4 / 2 0 0 9

V l g l l

e t a 1 .

Ell/0055317 A1

3 / 2 0 1 1

V 1

2009/0167700

A1

7/2009 Westerman e t a 1 . / (mg “3'

2009/0174679 A1 7/2009 Westerman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345/173

2 0 1 1 0 0 632 2 4

A1

300“ V?“

31'

2 0 0 9 / 0 1 7 4 6 8 0

A1

7 / 2 0 0 9

A n z u r e s e t a 1 .

2 0 1 1 / 0 0 6 9 0 1 6

A1 300“ V ¥ ° t ° r

2 0 0 9 / 0 1 7 7 9 8 1 A1

7 / 2 0 0 9 C h r i s t i e

e t a 1 .

2 0 1 1 / 0 0 6 9 0 1 7

A1 3 / 2 0 1 1 Wm

2 0 0 9 / 0 1 7 8 0 0 7 A1 7 / 2 0 0 9 M a t a s e t a 1 . 2 0 1 1 / 0 0 7 2 3 7 5 A1 3 / 2 0 1 1 Wm

2009/0178008

A1 7 / 2 0 0 9

HerZ

e t a 1 .

2011/0072394

A1 3 / 2 0 1 1 V l c t o r

2 0 0 9 / 0 1 8 5 2 7 4

A1

7 / 2 0 0 9 S h p n n t 2 0 1 1 / 0 0 7 4 6 7 7

A1 3 / 2 0 1 1 O r d i n g e t

a 1 .

2009/0219256 A1 9 / 2 0 0 9 Newton 2011/0074694 A1 3 / 2 0 1 1 Ra pp t a 1 .

2009/0228792 A1 9/2009 van 0 s

e t

a 1 . 2011/0074695 A1

3 / 2 0 1 1

R a p p e t a 1 .

2 0 0 9 / 0 2 2 8 8 0 7 A1 9 / 2 0 0 9

Lemay

2 0 1 1 / 0 0 7 4 6 9 6 A1 3 / 2 0 1 1

Rapp

t a 1 .

2009/0228825 A1 9/2009

WHOM/11

2011/0074697 A1* 3/2011

R a p p

e t a 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345/173

2009/0256817

A1

1 0 / 2 0 0 9

P e r l l n e t a 1 .

2 0 1 1 / 0 0 7 4 6 9 8

A1

3 / 2 0 1 1 Rappet 1 .

2009/0273571

A1 1 1 / 2 0 0 9 Bowens

2009/0278816

A1

1 1 / 2 0 0 9 Colson

2011/0074699

A1

3 / 2 0 1 1

Marr

e t a 1 .

2 0 0 9 / 0 2 8 9 9 1 1 A1 1 1 / 2 0 0 9 N a g a i

2 0 1 1 / 0 0 7 4 7 1 0

A1 3 / 2 0 1 1 W e e l d r e y e r e t 3 . 1 .

2009/0303231

A1

1 2 / 2 0 0 9 R o b i n e t e t a 1 . 2011/0074828

A1

3 / 2 0 1 1 ( 3 9 1 2 9 1 1 1 8 4 1 1 1

2009/0307633 A 12/2009

Haughay,

J r . e t

a 1 .

2011/0074830

A1* 3/2011 R a p p

e t a 1 .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345/677

2 0 0 9 / 0 3 2 2 6 8 8 A1 1 2 / 2 0 0 9

O r d i n g

e t

a 1 .

2 0 1 1 / 0 0 7 8 5 6 0 A1 3 / 2 0 1 1 W e e l d r e y e r

e t a 1 .

2009/0327976

A1

1 2 / 2 0 0 9

W i l l i a m s o n e t a l .

2011/0078597

A1

3 / 2 0 1 1 Rappet

1 ,

2010/0037273

A1

2/2010

DresseletaL

2011/0078622 A1*

3/2011

Missig

e t a 1 .

. . . . . . . . . . . . . . .

. .

715/784

2010/0045628 A1 2/2010

Gettemyetal.

- -

2010/0045629 A1 2 / 2 0 1 0 Newton 2011/0078624 A1

3 / 2 0 1 1 M 1 s s1 g e t a l .

2010/0045633

A1 2/2010

Gettemyetal‘ 2011/0080344 A1* 4/2011

Dnraetal.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

345/163

2010/0045705 A1

2 / 2 0 1 0

V e r t e g a a l

e t

2011/0080360 A1

4 / 2 0 1 1 M 1 1 1 6 1 6 1

£ 1 1 .

2010/0060586

A1

3 / 2 0 1 0

P i s u l a e t a l , 2011/0080361

A1

4 / 2 0 1 1 M i l l e r e t

a 1 .

2010/0079405

A1

4/2010

B e r n s t e i n 2011/0102464

A1

5 / 2 0 1 1 G o d a v a r i

2 0 1 0 / 0 0 8 8 5 9 5

A1 4 / 2 0 1 0 H 0 t a 1 .

2 0 1 1 / 0 1 4 1 0 3 1

A1 6 / 2 0 1 1

McCullough

t a 1 .

g i g / 8 8 3 2 2 3 4 1

2 }

2 1 / 5 8 1 8 L 3 h 9 1 e t a l l , 2 0 1 1 / 0 1 4 1 1 4 2

A 1 6 / 2 0 1 1

L e f f e r t e t a 1 .

?ne

eta-

2011/0145739 A1 6/2011

.

2010/0097328

A1 4 / 2 0 1 0

Simmons

t a 1 . B e r g e r e t a l

.

2 0 1 1/ 0 1 4 5 7 5 9 A1 6/2011 L e f f e r t e t a 1 .

2010/0097329

A1 4/2010 S1mm0ns t a 1 .

2011/0145768

/

2 0 1 0 / 0 0 9 7 3 4 2

A1

4 / 2 0 1 0

Simmons

t

a 1 . A1 62011 Leia“

t a l '

2010/0110932

A1

5 / 2 0 1 0 Dometal‘ 2011/0145863

A1

6 / 2 0 1 1 A l s 1 n a e t a l .

2010/0123724

A1

5 / 2 0 1 0

Moore e t a 1 .

2011/0157029

A1 6 / 2 0 1 1 Tseng

2010/0125785 A1

5 / 2 0 1 0

Moore e t a 1 . 2011/0158508 A1 6 / 2 0 1 1 S h p u n t

e t

a 1 .

2010/0125811

A1 5 / 2 0 1 0

Moore e t a 1 . 2011/0163955

A1 7 / 2 0 1 1

N a s i r i

e t a 1 .

2 0 1 0 / 0 1 3 0 2 8 0

A1 5 / 2 0 1 0

A r e z i n a e t a 1 . 2 0 1 1 / 0 2 1 1 0 4 4

A1

9 / 2 0 1 1 S h p u n t e t a 1 .

2010/0171712

A1

7 / 2 0 1 0

C l e p l l n S k l e t 3 1 . 2011/0292036

A1

1 2 / 2 0 1 1 S a l i e t a l ‘

2010/0229090 A1 9 / 2 0 1 0

Newton

etaL 2011/0293137 A1 1 2 / 2 0 1 1 Gnrrnan

e t a 1 .

2 0 1 0 / 0 2 3 1 5 0 6 A1

9 / 2 0 1 0

P r y o r

2010/0231533

A1

9 / 2 0 1 0 Chaudhri 2011/0296353

A1

1 2 / 2 0 1 1 Ahmedetal.

2 0 1 0 / 0 2 3 1 5 3 4 A1 9 / 2 0 1 0 C h a u d h r i

e t a 1 .

2 0 1 2 / 0 0 3 8 9 8 6 A1 200” P f i s a c h

2010/0231535

A1

9 / 2 0 1 0 Chaudhri

e t a 1 . 2012/0070070

A1

3 / 2 0 1 2 thvak

2010/0231536

A1 9/2010 Chaudhri t 3 1 ‘

2012/0078614

A1 3 / 2 0 1 2 G a l o r e t a l .

2010/0231537

A1

9 / 2 0 1 0

P i s u l a e t a l . 2012/0124516

A1

5 / 2 0 1 2 Friedman

2010/0231612

A1 9 / 2 0 1 0 C h a u d h r i

e t a 1 .

2 0 1 2 / 0 1 6 9 5 8 3 A1 7 / 2 0 1 2 RippeletaL

2010/0235118 A1 9 / 2 0 1 0

Moore

e t a 1 .

2012/0173732 A1 7 / 2 0 1 2 S u l l i v a n

2010/0235726 A1

9/2010

Ording e t a 1 . 2014/0189569 A1* 7/2014 E l e f t h e r i o u e t a 1 .

. . . . . . . .

. .

715/773


4/30

U S 8 , 9 7 1 , 5 7 2 B1

P a g e

4

( 5 6 )

R e f e r e n c e s C i t e d

U . S .

PATENT DOCUMENTS

FOREIGN

PATENT DOCUMENTS

WO

W O 2 0 0 7 1 0 5 2 0 5

9/2007

WO W O 2 0 0 7 1 3 2 4 5 1 1 1 / 2 0 0 7

WO W O 2 0 0 8 1 2 0 2 1 7

1 0 / 2 0 0 8

WO W O 2 0 1 0 0 0 4 5 4 2

1 / 2 0 1 0

OTHER

PUBLICATIONS

C .

Colombo t a l . , V i s u a l c a p t u r e a n d

u n d e r s t a n d i n g

o f

h a n d

p o i n t i n g

a c t i o n s

i n a

3-D e n v i r o n m e n t ,

IEEE T r a n s .

on

SMC-B 3 ( 4 ) , 2 0 0 3 .

p p . 6 7 7 - 6 8 6 .

T .

C o o t e s ,

G . E d w a r d s , a n d C . T a y l o r .

A c t i v e a p p e a r a n c e m o d e l s .

IEEEPAMI, 3 ( 6 ) : 6 8 1 - 6 8 5 , 2 0 0 1 .

N . J o j i c

e t

a l , D e t e c t i o n

a n d

e s t i m a t i o n o f p o i n t i n g g e s t ur e s i n r e a l

t i m e s t e r e o

s e q u e n c e s ,

i n IEEE F R 0 0 .

M.

K o l s c h

and

M. T u r k . A n a l y s i s

o f

r o t a t i o n a l r o b u s t n e s s o f hand

d e t e c t i o n with

a

v i o l a - j ones d e t e c t o r . I C P R 2 0 0 4 .

I .

F r a t r i c and . R i b a r i c , R e a l - t i m e model b a s e d hand o c a l i z a t i o n f o r

u n s u p e r v i s e d p a l m a r i m a g e

a c q u i s i t i o n ,

P r o c .

ICB

2 0 0 9 .

M. L e e ,

D .

W e i n s h a l l ,

e t

a l . A

omputer

i s i o n s y s t e m f o r o n - s c r e e n

i t e m s e l e c t i o n , IEEE

C VP R

2 0 0 1 .

C . M a n d e r s , F . F a r b i Z , e t

a l .

R o b u s t hand r a c k i n g u s i n g a

s k i n

t o n e

a n d d e p t h

j o i n t p r o b a b i l i t y

m o d e l .

F R ,

2 0 0 8 .

T . Moeslund and E . Granum,

A

u r v e y o f c o m p u t e r v i s i o n - b a s e d

human

m o t i o n c a p t u r e , CVIU 1 ( 3 ) ,

2 0 0 1 .

T . N g u y e n , N .

B i n h ,

a n d H . B i s c h o f . An

c t i v e

b o o s t i n g - b a s e d l e a r n

i n g framework f o r r e a l - t i m e hand d e t e c t i o n .

IEEE

F R ,

2 0 0 8 .

K . O k a ,

Y .

S a t o ,

a n d

H . K o i k e , R e a l - t i m e ? n g e r t i p t r a c k i n g a n d

g e s t u r e r e c o g n i t i o n , IEEE

C o m p u t e r G r a p h i c s a n d A p p l i c a t i o n s ,

2 0 0 2 .

C .

P a r k ,

M.

R o h , a n d

S . L e e ,

r e a l - t i m e

3D o i n t i n g g e s t u r e r e c o g n i

t i o n

i n mobile s p a c e , IEEE FGR

0 0 8 .

V .

P a v l o v i c

a n d T . H u a n g , e t a l ,

V i s u a l

i n t e r p r e t a t i o n o f h a n d

g e s t u r e s

f o r H C I :

r e v i e w ,

IEEE T r a n s . PAM], 1 9 9 7 .

A .

U t s u m i y ,

e t

a l , Hand

d e t e c t i o n

a n d

t r a c k i n g

u s i n g

p i x e l

v a l u e

d i s t r i b u t i o n m o d e l

f o r

m u l t i p l e - c a m e r a - b a s e d

g e s t u r e i n t e r a c t i o n s .

IEEE

CVPR,

2 0 0 1 .

P .

V i o l a and

M. J o n e s . R o b u s t r e a l - t i m e f a c e

d e t e c t i o n ,

I n t e r n a t i o n a l

J . o f C o m p u t e r V i s i o n 5 7 ( 2 ) 1 3 7 - 1 5 4 , 2 0 0 4 .

R .

Wang n d .

P o p o v i c, R e a l - t i m e h a n d - t r a c k i n g w i t h

a

c o l o r

g l o v e ,

SIGGRAPH 0 0 9 .

Y . Wu

n d T . H u a n g ,

V i s i o n - b a s e d g e s t u r e r e c o g n i t i on : A e v i e w , i n

IEEE r d G e s t u r e

W o r k s h o p , 1 9 9 9 .

Y . Yamamoto t

a l ,

A r m - p o i n t i n g

g e s t u r e

i n t e r f a c e u s i n g s u r r o un d e d

stereo cameras system, i n ICPR 0 0 4

B . S t e n g e r , A h a y a n a n t h a n ,

P .

T o r r ,

a n d

R . C i p o l l a ,

M o d e l - b a s e d

h a n d

t r a c k i n g u s i n g

a h i e r a r c h i c a l B a y e s i a n l t e r ,

IEEE r a n s .

PAMI,

2 8 ( 9 ) : 1 3 7 2 - 1 3 8 4 , 2 0 0 6 .

T . R .

Kaminski e t a l . , “The

c o o r d i n a t i o n Between

Trunk and Arm

M o t i o n D u r i n g

P o i n t i n g

M o v e m e n t s ” , E x p

B r a i n

R e s ( 1 9 9 5 )

1 0 6 : 4 5 7 - 4 6 6 .

P . R u l i c , e t a l . , “Hand p o i n t i n g

d e t e c t i o n s y s t e m

f o r

t a b l e t o p

v i s u a l

h u m a n - m a c h i n e i n t e r a c t i o n ” , v i c o s . f r i . u n i - l j . s i / d a t a / p u b l i c a t i o n s /

r u l i c E R K 0 8 . p d f

( 2 0 0 8 ) .

Y u, t a l . ,

“ V i e w - i n d e p e n d e n t

R e c o g n i t i o n

o f

Hand

o s t u r e s ” ,

I n

P r o c .

o f

IEEE C o n f . on CVPR’2000,

v o l .

I I , p p . 8 8 - 9 4 , H i l t o n Head

I s l a n d ,

SC

2 0 0 0 ) .

J .

F .

S o e c h t i n g e t a l . , “ I n v a r i a n t C h a r a c t e r i s t i c s o f a P o i n t i n g Move

m e n t

I n

M a n ” , J .

N e u r o s c i e n c e 1 ( 7 ) : 7 1 0 - 7 2 0 ( 1 9 8 1 ) .

J .

R i c h a r Z ,

e t a l . ,

“ T h e r e You

G o l i E s t i m a t i n g P o i n t i n g

G e s t u r e s

i n

Monocular

I m a g e s f o r M o b i l e

R o b o t

I n s t r u c t i o n ” , The 1 5 t h

IEEE

I n t e r n a t i o n a l Symposium on Robot

and

H uman n t e r a c t i v e Commu

n i c a t i o n

( R O - M A N 0 6 ) ,

H a t ? e l d , UK, S e p . 6 - 8 ,

2 0 0 6 .

T e o ? l o

E .

d e

Campos t

a l . ,

“ D i r e c t i n g t h e A t t e n t i o n

o f a W e a r a b l e

Camera by

o i n t i n g G e s t u r e s ” ,

IEEE B r a z i l i a n Symposium n Com

p u t e r G r a p h i c s a n d

I m a g e

P r o c e s s i n g ( S I B G R A P I ) ( 2 0 0 6 ) .

B j o r n D i e t m a r R a f a e l S t e n g e r ,

“ M o d e l - B a s e d Hand T r a c k i n g U s i n g

a

H i e r a r c h i c a l

B a y e s i a n F i l t e r ” , P h . D . T h e s i s , U n i v e r s i t y o f C am

b r i d g e 2 0 0 4 ) .

E d w a r d s G , T a y l o r C ,

C o o t e s

T . I n t e r p r e t i n g

f a c e

i m a g e s

u s i n g

a c t i v e

a p p e a r a n c e models P r o c e e d i n g o f t h e I n t e r n a t i o n a l Conference

on

F a c e a n d G e s t u r e R e c o g n i t i o n 1 9 9 8 ,

p p .

3 0 0 - 3 0 5 .

T . F .

C o o t e s ,

C . J .

T a y l o r ,

D . H . C o o p e r , a n d J . G r a h a m .

T r a i n i n g

m o d e l s o f s h a p e f r o m s e t s o f

e x a m p l e s .

I n P r o c e e d i n g s o f BMVC’92,

p p . 2 6 6 - 2 7 5 ,

1 9 9 2 .

S . C . M i t c he l l , J . G . B o s c h , B . P . F . L e l i e v e l d t , R . J . van

d e r

G e e s t , J .

H .

C . R e i b e r , a n d M.

S o n k a . 3 - d

a c t i v e

a p p e a r a n c e m o d e l s :

Segmen

t a t i o n

o f

c a r d i a c MR nd u l t r a s o u n d i m a g e s .

IEEE T r a n s .

Med.

I m a g i n g , 2 1 ( 9 ) : 1 1 6 7 - 1 1 7 8 , 2 0 0 2 .

T . F . C o o t e s , G . J .

E d w a r d s ,

a n d C . J . T a y l o r .

A c t i v e

a p p e a r a n c e

m o d e l s .

ECCV,

2 : 4 8 4 - 4 9 8 , 1 9 9 8 .

T . F . C o o t e s , M. I o n i t a ,

C . L i n d n e r a n d P . S a u e r ,

“ R o b u s t

a n d

A c c u r a t e

S h a p e M o d e l

F i t t i n g u s i n g

Random F o r e s t R e g r e s s i o n V o t i n g ” ,

ECCV

0 1 2 .

A . C a u n c e , C . J . T a y l o r a n d T . F . C o o t e s , “ U s i n g D e t a i l e d I n d e p e n d e n t

3D Sub-Models t o Improve

F a c i a l F e a t u r e

L o c a l i s a t i o n and

P o s e

E s t i m a t i o n ” I S V C 2 0 1 2 .

M . I o n i t a , P . T r e s a d e r n and T . C o o t e s “ R e a l

Time

e a t u r e

P o i n t T r a c k

i n g

w i t h

A u t o m a t i c

Model

S e l e c t i o n ” , I n t e r n a t i o n a l

Workshop

o n

Human-Computer n t e r a c t i o n , IEEE ICCV

o r k s h o p s ,

p p . 4 5 3 - 4 6 0 ,

201

.

P . S a u e r , T . C o o t e s , C . T a y l o r “ A c c u r a t e R e g r e s s i o n P r o c e d u r e s

f o r

A c t i v e

A p p e a r a n c e M o d e l s ” ,

BMVC 0 1 1 .

A . C a u n c e , T . F . C o o t e s and . J . T a y l o r , “ A d d i n g

F a c i a l

A c t i o n s i n t o a

{3D} Model

S e a r c h

t o

A n a l y s e

B e h a v i o u r i n a n U n c o n s t r a i n e d E n v i

r o n m e n t ” , I n t e r n a t i o n a l Symposium o n V i s u a l

Computing

2 0 1 0 , p p .

1 3 2 - 1 4 2 .

T . F . C o o t e s , “ D e f o r m a b l e

O b j e c t M o d e l l i n g

a n d

M a t c h i n g ” , P r o c

A C C V 2 0 1 0 .

P .

Z h a n g a n d T . F . C o o t e s ,

“ A u t o m a t i c L e a r n i n g S p a r s e C o r r e s p o n

d e n c e s f o r I n i t i a l i s i n g G r o u p w i s e R e g i s t r a t i o n ” , P r o c .

MICCAI

2 0 1 0 ,

v o l .

2 ,

p p .

6 3 5 - 6 4 2 .

A .

C a u n c e ,

T . F . C o o t e s

a n d

C . J .

T a y l o r , “ I m p r o v e d

3D

Model

S e a r c h

f o r

F a c i a l

F e a t u r e

L o c a t i o n

and

o s e E s t i m a t i o n

i n

2 D m a g e s ” , P r o c .

B r i t i s h

Machine

V i s i o n C o n f e r e n c e 2 0 1 0 .

P . T r e s a d e r n , P . S a u e r a n d TE o o t e s , “ A d d i t i v e

U p d a t e

P r e d i c t o r s

i n

A c t i v e A p p e a r a n c e

M o d e l s ” ,

P r o c .

B r i t i s h

Machine V i s i o n C o n f e r

ence 2 0 1 0 .

R . H . D a v i e s , C . J . T w i n i n g ,

T . F . C o o t e s

a n d C . J . T a y l o r , “ B u i l d i n g 3D

S t a t i s t i c a l

S h a p e M o d e l s

by i r e c t

O p t i m i s a t i o n ”

IEEE r a n s . Medi

c a l

I m a g i n g ( 2 0 1 0 ) .

S . A d e s h i n a a n d T . F . C o o t e s , “ C o n s t r u c t i n g

P a r t - b a s e d

M o d e l s

f o r

G r o u p w i s e R e g i s t r a t i o n ” , P r o c . IEEE I n t . Symp. o n B i o m e d i c a l

I m a g i n g

( I S B I )

2 0 1 0 .

T . W i l l i a m s ,

G . V i n c e n t , T . F . C o o t e s ,

S . B a l a m o o d y , C . H u t c h i n s o n ,

J . W a t e r t o n , C . T a y l o r , “ A u t o m a t i c

s e g m e n t a t i o n

o f

b o n e s a n d

i n t e r

i m a g e

a n a t o m i c a l

c o r r e s p o n d e n c e b y v o l u m e t r i c s t a t i s t i c a l m o d e l

l i n g o f k n e e MRI”, P r o c . IEEE I n t . Symp. o n B i o m e d i c a l I m a g i n g

( I S B I )

2 0 1 0 .

A . C a u n c e , D . C r i s t i n a c c e ,

T . F . C o o t e s

a n d

C . J .

T a y l o r , “ L o c a t i n g

F a c i a l F e a t u r e s a n d P o s e E s t i m a t i o n U s i n g a 3D S h a p e M o d e l ” , 5 t h


Symposium

on

i s u a l

C o m p u t i n g ,

2009

p p .

7 5 0 - 7 6 1 .

P . T r e s a d e r n , H . B h a s k a r ,

S .

A d e s h i n a , C .

T a y l o r a n d

TE

o o t e s

“ C o m b i n i n g L o c a l a n d

G l o b a l

S h a p e M o d e l s

f o r

D e f o r m a b l e

O b j e c t

M a t c h i n g ” ,

P r o c .

BMVC 0 0 9 ( P D F ) .

T . F . C o o t e s , C . J .

T w i n i n g ,

K . O . B a b a l o l a a n d C . J . T a y l o r , “ D i f

f e o m o r p h i c S t a t i s t i c a l S h a p e M o d e l s ” ,

I m a g e

a n d V i s i o n C o m p u t i n g ,

v o l . 2 6 ,

p p .

3 2 6 - 3 3 2 .

D . C r i s t i n a c c e and

T . F . C o o t e s ,

“ A u t o m a t i c F e a t u r e

L o c a l i s a t i o n

w i t h

C o n s t r a i n e d

L o c a l M o d e l s ” , P a t t e r n R e c o g n i t i o n v o l . 4 1 , N o . 1 0 , p p .

3054-3067.

M . G . R o b e r t s , T . F . C o o t e s a n d J . E . A d a m s , “ R o b u s t A c t i v e

A p p e a r

a n c e Models w i t h I t e r a t i v e l y R e s c a l e d

K e r n e l s ” ,

P r o c .

B r i t i s h

Machine i s i o n C o n f e r e n c e ,

v o l . 1 , 2 0 0 7 , p p .

3 0 2 - 3 1 1 .

D . C r i s t i n a c c e

a n d TE

o o t e s ,

“ B o o s t e d R e g r e s s i o n

A c t i v e

S h a p e

M o d e l s ” , P r o c .

B r i t i s h Machine

i s i o n C o n f e r e n c e , v o l . 2 , 2 0 0 7 , p p .

8 8 0 - 8 8 9 .


5/30

U S 8 , 9 7 1 , 5 7 2 B1

P a g e 5

( 5 6 )


OTHER PUBLICATIONS

V . S .

P e t r o v i c ,

T . F . C o o t e s ,

A . M .

M i l l s , C . J . T w i n i n g a n d C . J . T a y l o r ,

“ A u t o m a t e d

A n a l y s i s

o f D e f o r m a b l e

S t r u c t u r e i n

G r o u p s

o f I m a g e s ” ,

P r o c .

B r i t i s h

Machine

V i s i o n C o n f e r e n c e ,

v o l .

2 ,

2 0 0 7 , p p .

1 0 6 0

1 0 6 9 .

R .

L a r s e n , M . B . S t e g m a n n , S . D a r k n e r , S . F o r c h h a m m e r , T . F . C o o t e s

a n d

K j e r ,

“ T e x t u r e e n h a n c e d

a p p e a r a n c e m od e l s ” , Computer i s i o n

a n d I m a g e U n d e r s t a n d i n g , v o l .

1 0 6 ( 1 ) , 2 0 0 7 , p p . 2 0 - 3 0 .

B a b a l o l a K o , C o o t e s T F , P a t e n a u d e B ,

Rao A , J e n k i n s o n M. “Com

p a r i n g

t h e

s i m i l a r i t y o f

s t a t i s t i c a l s h a p e

m o d e l s u s i n g

t h e

B h a t

t a c h a r y a m e t r i c ” P r o c .

MICCAI

2 0 0 6 ( v o l . 1 ) , p p . 1 4 2 - 1 5 0 .

T . F . C o o t e s

a n d C . J . T a y l o r , “An A l g o r i t h m

f o r

T u n i n g

a n A c t i v e

A p p e a r a n c e Model t o

New

a t a ” , P r o c . B r i t i s h

Machine V i s i o n

C o n f e r e n c e , v o l .

3 ,

p p . 9 1 9 - 9 2 8 ,

2 0 0 6 ( P D F ) .

D . C r i s t i n a c c e and . F . C o o t e s , “ F e a t u r e

D e t e c t i o n

a n d T r a c k i n g w i t h

C o n s t ra i n e d L o c a l

M o d e l s ” , P r o c . B r i t i s h Machine V i s i o n C o n f e r

e n c e , v o l .

3 ,

p p .

9 2 9 - 9 3 8 ,

2 0 0 6 .

P . K i t t i p a n y a - n g a m

and

. F . C o o t e s , “The e f f e c t o f t e x t u r e r e p r e s e n

t a t i o n s

on AAM erformance”,

P r o c . I n t e r n a t i o n a l

Conference

on

P a t t e r n R e c o g n i t i o n ,

v o l . 2 ,

p p .

3 2 8 - 3 3 1 , 2 0 0 6 .

K . O . B a b a l o l a

a n d

T .

F .

C o o t e s ,

“ G r o u p w i s e

r e g i s t r a t i o n

o f

r i c h l y

l a b e l l e d i m a g e s ” ,

P r o c .

M e d i c a l I m a g e U n d e r s t a n d i n g

a n d A n a l y s i s ,

2 0 0 6 . v o l . 2 , p p . 2 2 6 - 2 3 0 .

D . C r i s t i n a c c e and . F .

C o o t e s ,

“ F a c i a l F e a t u r e D e t e c t i o n and T r a c k

i n g

w i t h A ut o m a t i c T e m p l a t e S e l e c t i o n ” , P r o c . 7 t h IEEE I n t e r n a

t i o n a l C o n f e r e n c e

on u t o m a t i c F a c e

and G e s t u r e R e c o g n i t i o n 2 0 0 6 ,

p p .

4 2 9 - 4 3 4 .

T . F . C o o t e s , C . J .

T w i n i n g ,

V . P e t r o v i c ,

R . S c h e s t o w i t Z

a n d C . J .

T a y l o r ,

“ G r o u p w i s e C o n s t r u c t i o n o f

A p p e a r a n c e

M o d e l s

u s i n g

P i e c e - w i s e

Af?ne D e f o r m a t i o n s ” ,

P r o c .

B r i t i s h Machine V i s i o n C o n f e r

e n c e , 2 0 0 5 , v o l .

2 ,

p p .

8 7 9 - 8 8 8 .

T . F . C o o t e s and . J . T a y l o r , “ A n a t o m i c a l

s t a t i s t i c a l models and

h e i r

r o l e

i n

f e a t u r e e x t r a c t i o n ” , B ri t i s h

J o u r n a l o f R a d i o l o g y , 2 0 0 4 , v o l .

7 7 , p p .

S 1 3 3 - S 1 3 9 .

T . F . C o o t e s ,

C . J .

T w i n i n g

a n d C . J . T a y l o r , “ D i f f e o m o r p h i c


S h a p e M o d e l s ” , P r o c . B r i t i s h

M a c h i n e

V i s i o n C o n f e r e n c e 2 0 0 4 , v o l .

1 , p p . 4 4 7 - 4 5 6 ,

( P D F ) .

D .

C r i s t i n a c c e ,

T . F .

C o o t e s a n d I .

S c o t t ,

“A

M u l t i s t a g e

Approach

o

F a c i a l F e a t u r e

D e t e c t i o n ”

P r o c .

B r i t i s h Machine V i s i o n C o n f e r e n c e

2 0 0 4 ,

v o l .

1 ,

p p .

2 7 7 - 2 8 6 ,

( P D F ) .

T . F . C o o t e s ,

S . M a r s l a n d , C . J . T w i n i n g , K . S m i t h a n d C . J .

T a y l o r ,

“ G r o u p w i s e D i f f e o m o r p h i c

N o n - r i g i d R e g i s t r a t i o n f o r

A u t o m a t i c

Model

B u i l d i n g ” , P r o c ECCV2004,

p p .

3 1 6 - 3 2 7 .


a n d T . F . C o o t e s ,

“A

c o m p a r i s o n o f s h a p e

c o n s t r a i n e d

f a c i a l

f e a t u r e d e t e c t o r s ” , P r o c .

I n t . Conf

on Face and

G e s t u r e

Rec

o g n i t i o n , 2 0 0 4 ,

p p .

3 7 5 - 3 8 0 . ( P D F ) .

F .

B e t t i n g e r a n d T . F . C o o t e s , “A

Model o f F a c i a l B e h a v i o u r ” , P r o c .

I n t . Conf

on Face and G e s t u r e

R e c o g n i t i o n ,

2 0 0 4 , p p .

1 2 3 - 1 2 8 .

( P D F ) .

R . H . D a v i e s ,

C . J . T w i n i n g , P . D . A l l e n , T . F . C o o t e s a n d

C . J . T a y l o r ,

“ B u i l d i n g

o p t i m a l

2D t a t i s t i c a l S h a p e

M o d e l s ” ,

I m a g e a n d V i s i o n

C o m p u t i n g ,

v o l .

2 1 , p p . 1 1 7 - 1 8 2 , 2 0 0 3 .


and

T . F .

C o o t e s ,

“ F a c i a l

F e a t u r e D e t e c t i o n u s i n g

A D A B O O S T i t h S h a p e C o n s t r a i n t s ” , P r o c . B M V C 2 0 0 3 ,

v o l . 1 , p p .

2 3 1 - 2 4 0 .

I . M . S c o t t ,

T . F . C o o t e s ,

C . J . T a y l o r ,

“ I m p r o v i n g

A p p e a r a n c e

M o d e l

M a t c h i n g U s i n g L o c a l I m a g e S t r u c t u r e ” , P r o c . I n f o r m a t i o n P r o c e s s

i n g

i n

M e d i c a l

I m a g i n g

2 0 0 3 , p p . 2 5 8 - 2 6 9 .

P . A . B r o m i l e y , N . A .

T h a c k e r ,

M . L . J . S c o t t , M . P o k r i c ,

A . J .

L a c e y a n d

T .

F .

C o o t e s , “ B a y e s i a n a n d N o n - B a y e s i a n P r o b a b i l i s t i c M o d e l s

f o r

M e d i c a l

I m a g e A n a l y s i s ” , I m a g e


v o l .

2 1 ,

N o .

1 0 , p p . 8 5 1 - 8 6 4 , 2 0 0 3 .

T . F . C o o t e s ,

P . K i t t i p a n y a - n g a m , “ C o m p a r i n g

V a r i a t i o n s o n t h e

A c t i v e

A p p e a r a n c e

Model A l g o r i t h m ” , Proc.BMVC2002, v o l . 2 , p p . 8 3 7

8 4 6 . ( P o s t s c r i p t ) ( P D F ) .

F .

B e t t i n g e r T . F . C o o t e s a n d C . J . T a y l o r , “ M o d e l l i n g F a c i a l

B e h a v i o u r s ” ,

Proc.BMVC2002,

o l .

2 ,

p p .

7 9 7 - 8 0 6 .

H . K a n g ,

T . F . C o o t e s a n d

C . J .

T a y l o r ,

“A

C o m p a r i s o n

o f

F a c e

V e r i

? c a t i o n A l g o r i t h m s u si n g A p p e a r a n c e M o d e l s ” ,

P r o c . B M V C 2 0 0 2 ,

v o l . 2 , p p .

4 7 7 - 4 8 6 2 ( P D F ) .

T .

F .

C o o t e s , G . V . W h e e l e r , K . N . W a l k e r and C . J .

T a y l o r ,

“View

B a s e d


M o d e l s ” , I m a g e


v o l . 2 0 , 2 0 0 2 , p p . 6 5 7 - 6 6 4 .

N . P . C o s t e n , T . F . C o o t e s ,

G . J . E d w a r d s , C . J . T a y l o r ,

“ A u t o m a t i c

E x t r a c t i o n o f t h e

F a c e

I d e n t i t y - S u b s p a c e ” ,

Image

a n d V i s i o n

Com

p u t i n g v o l . 2 0 ,

2 0 0 2 ,

p p .

3 1 9 - 3 2 9 .

R . H . D a v i e s ,

C . J .

T w i n i n g ,

T . F . C o o t e s ,

J .

C . W a t e 1 t o n , C . J . T a y l o r ,

“3D

S t a t i s t i c a l S h a p e M o d e l s

U s i n g

D i r e c t O p t i m i s a t i o n o f D e s c r i p t i o n

L e n g t h ” , P r o c . E C C V 2 0 0 2 ,

v o l .

3 ,

p p . 3 - 2 0 .

T . F . C o o t e s , N . A . T h a c k e r a n d C . J . T a y l o r , “ A u t o m a t i c Model

S e l e c

t i o n b y

M o d e l l i n g

t h e D i s t r i b u t i o n s o f R e s i d u a l s ” , P r o c . E C C V 2 0 0 2 ,

v o l .

4 ,

p p .

6 2 1 - 6 3 5 .

K . N . W a l k e r , T . F . C o o t e s a n d C . J . T a y l o r , “ A u t o m a t i c a l l y b u i l d i n g

a p p e a r a n c e

m o d e l s f r o m i m a g e

s e q u e n c e s u s i n g s a l i e n t f e a t u r e s ” ,

I m a g e

a n d V i s i o n

C o m p u t i n g

v o l . 2 0 , I s s u e s 5 - 6 , p p . 4 3 5 - 4 4 0 .

R . H . D a v i e s a n d C . T w i n i n g a n d T . F . C o o t e s a n d C . J . T a y l o r , “A

Minimum

e s c r i p t i o n

L e n g t h

A p p r o a c h t o S t a t i s t i c a l

S h a p e

M o d e l

l i n g ” , IEEE

T r a n s a c t i o n s

o n M e d i c a l I m a g i n g v o l . 2 1 , p p . 5 2 5 - 5 3 7 ,

2 0 0 2 .

T . F .

C o o t e s

and

C . J . T a y l o r , “ S t a t i s t i c a l

models o f a p p e a r a n c e

f o r

m e d i c a l i m a g e

a n a l y s i s

a n d c o m p u t e r v i s i o n ” ,

P r o c .

S P I E M e d i c a l

I m a g i n g

2 0 0 1 .

T . F . C o o t e s

a n d C . J . T a y l o r . “On R e p r e s e n t i n g E d g e

S t r u c t u r e f o r

Model

M a t c h i n g ” ,

P r o c .

CVPR

0 0 1 ,

v o l .

1 ,

p p .

1 1 1 4 - 1 1 1 9 .

R . H . D a v i e s , T . F . C o o t e s , C . T w i n i n g a n d

C . J .

T a y l o r , “An I n f o r m a

t i o n T h e o r e t i c

A p p r o a c h

t o S t a t i s t i c a l S h a p e M o d e l l i n g ” , P r o c . B r i t

i s h

Machine

i s i o n

C o n f e r e n c e 2 0 0 1 , p p . 3 - 1 1 .

R . H .

D a v i e s ,

T . F . C o o t e s

a n d

C . J . T a y l o r , “A Minimum

D e s c r i p t i o n

L e n g t h

A p p r o a c h t o S t a t i s t i c a l

S h a p e M o d e l l i n g ” , P r o c .

I n f o r m a t i o n

P r o c e s s i n g

i n

M e d i c a l I m a g i n g 2 0 0 1 , p p . 5 0 - 6 3 .

R . H . D a v i e s , T . F . C o o t e s ,

J . C .

W a t e r t o n a n d C . J . T a y l o r ,

“An

E f ? c i e n t

M e t h o d

o f

C o n s t r u c t i n g

O p t i m a l S t a t i s t i c a l S h a p e

M o d e l s ” ,

P r o c

MICCAI, p p . 5 7 - 6 5 , 2 0 0 1 .

T . F . C o o t e s

a n d

C . J . T a y l o r .

“ C o n s t r a i n e d

A c t i v e

A p p e a r a n c e

M o d e l s ”

P r o c . ICCV 0 0 1 . v o l .

I .

p p . 7 4 8 - 7 5 4 .

T . F . C o o t e s ,

G . J .

E d w a r d s a n d

C . J . T a y l o r . “ A c t i v e A p p e a r a n c e Mod

e l s ” , IEEE PAMI, o l . 2 3 , N o . 6 , p p .

6 8 1 - 6 8 5 ,

2 0 0 1 .

T . F . C o o t e s , G . V . W h e e l e r , K . N . W a l k e r a n d

C . J . T a y l o r

“ C o u p l e d

View A c t i v e

A p p e a r a n c e M o d e l s ” ,

P r o c . B r i t i s h Machine V i s i o n

C o n f e r e n c e 2 0 0 0 , v o l . 1 , p p .

5 2 - 6 1 .

T . F .

C o o t e s a n d

C . J .

T a y l o r ,

“Combining

E l a s t i c

a n d


Mod

e l s

o f

A p p e a r a n c e

V a r i a t i o n ” ,

P r o c . E u r o p e a n

C o n f e r e n c e

o n

Com

p u t e r

V i s i o n , 2 0 0 0 ,

v o l .

1 , p p .

1 4 9 - 1 6 3 .

T . F .

C o o t e s ,

K . N . W a l k e r a n d

C . J . T a y l o r ,

“ V i e w - B a s e d

A c t i v e

Appearance

M o d e l s ” ,

P r o c . I n t . C o n f . o n F a c e and G e s t u r e

Recog

n i t i o n ,

2 0 0 0 .

p p .

2 2 7 - 2 3 2 .

K . N . W a l k e r , T . F . C o o t e s ,

a n d

C . J . T a y l o r ,

“ A u t o m a t i c a l l y B u i l d i n g

Appearance

M o d e l s ” , P r o c . I n t .

C o n f . o n

F a c e

and G e s t u r e

Recog

n i t i o n ,

2 0 0 0 .

p p .

2 7 1 - 2 7 6 .

T . F .

C o o t e s

a n d C . J . T a y l o r , “A

M i x t u r e

Model f o r R e p r e s e n t i n g

S h a p e

V a r i a t i o n ” ,

I m a g e

a n d V i s i o n C o m p u t i n g 1 7 , N o . 8 , 1 9 9 9 , p p .

5 6 7 - 5 7 4 .

T . F .

C o o t e s , G . J .

Edwards a n d

C . J .

T a y l o r , “Comparing

A c t i v e

S h a p e

M o d e l s

w i t h

A c t i v e

A p p e a r a n c e M o d e l s ” , P r o c . B r i t i s h

M a c h i n e V i s i o n

C o n f e r e n c e ( e d T . P r i d m o r e , D . E l l i m a n ) ,

v o l . 1 ,

1 9 9 9 , p p . 1 7 3 - 1 8 2 .

K . N .

Walker a n d T . F .

C o o t e s

a n d a n d C .

J . T a y l o r , “ A u t o m a t i c a l l y

B u i l d i n g A p p e a r a n c e

M o d e l s f r o m I m a g e

S e q u e n c e s u s i n g

S a l i e n t

F e a t u r e s ” , P r o c . B r i t i s h

M a c h i n e V i s i o n

C o n f e r e n c e ( e d T . P r i d m o r e ,

D . E l l i m a n ) ,

v o l . 2 , 1 9 9 9 p p . 4 6 3 - 5 6 2 .

G . J . Edwards and . F . C o o t e s and C . J .

T a y l o r ,

“Advances

i n

A c t i v e

Appearance M o d e l s ” . P r o c

I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e

o n

Computer

V i s i o n , p p . 1 3 7 - 1 4 2 , 1 9 9 9 .

G . J . E d w a r d s ,

C . J . T a y l o r ,

T . F . C o o t e s ,

“ I n t e r p r e t i n g F a c e

I m a g e s

u s i n g A c t i v e A p p e a r a n c e M o d e l s ” , I n t .

Conf

on F a c e and G e s t u r e

R e c o g n i t i o n 1 9 9 8 .

p p . 3 0 0 - 3 0 5 .

G . J . E d w a r d s , C . J . T a y l o r , T . F . C o o t e s ,

“ L e a r n i n g

t o I d e n t i f y

a n d

T r a c k

F a c e s i n Image S e q u e n c e s ” , I n t . C o n f . on F a c e and G e s t u r e

Recog

n i t i o n 1 9 9 8 . p p . 2 6 0 - 2 6 5 .

T . F . C o o t e s ,

G . J .

E d w a r d s a n d

C . J . T a y l o r . “ A c t i v e A p p e a r a n c e

Mod

e l s ” , i n

P r o c .

E u r o p e a n C o n f e r e n c e on

Computer

V i s i o n 1 9 9 8

( H . B u r k h a r d t

. Neumann E d . s ) .

v o l .

2 , p p . 4 8 4 - 4 9 8 , S p r i n g e r ,

1 9 9 8 .


6/30

U S 8 , 9 7 1 , 5 7 2 B1

P a g e

6

( 5 6 )


OTHER PUBLICATIONS

G . J . E d w a r d s , T . F . C o o t e s a n d C . J . T a y l o r , “ F a c e R e c o g n i t i o n U s i n g

A c t i v e A p p e a r a n c e M o d e l s ” , i n

P r o c .

E u r o p e a n C o n f e r e n c e on Com

p u t e r

V i s i o n

1 9 9 8 ( H . B u r kh a r d t

.

Neumann

E d . s ) . v o l .

2 ,

p p .

5 8 1 - 6 9 5 ,

S p r i n g e r , 1 9 9 8 .

K .

N . W a l k e r , T . F . C o o t e s a n d

C .

J .

T a y l o r .

“ L o c a t i n g

S a l i e n t O b j e c t

F e a t u r e s ” , i n P r o c . B r i t i s h

M a c h i n e V i s i o n C o n f e r e n c e , 1 9 9 8 ,

( E d s :

P . H .

L e w i s a n d M S . i x o n )

v o l . 2 , p p .

5 5 7 - 5 6 6 , BMVA r e s s , 1 9 9 8 .

T . F . C o o t e s ,

G . J . Edwards

and

C . J . T a y l o r . “A C o m p a r a t i v e E v a l u

a t i o n o f


Model

A l g o r i t h m s ” , i n P r o c .

B r i t i s h

M a c h i n e V i s i o n C o n f e r e n c e , 1 9 9 8 ,

( E d s : P . H .

L e w i s

a n d

MS.

i x o n )

v o l . 2 , p p . 6 8 0 - 6 8 9 , BMVA r e s s , 1 9 9 8 .

PD.

S o z o u ,

T . F .

C o o t e s , C . J . T a y l o r a n d EC. D i M a u r o , “ N o n - l i n e a r

P o i n t

D i s t r i b u t i o n M o d e l l i n g u s i n g

a M u l t i - l a y e r p e r c e p t r o n ” , I m a g e

a n d

V i s i o n

Computing

o l . 1 5 ,

N o .

6 , p p . 4 5 7 - 4 6 3 , 1 9 9 7 .

T . A h m a d ,

C . J . T a y l o r , A . L a n i t i s , T . F . C o o t e s . “ T r a c k i n g

a n d

R e c o g n i s i n g

Hand

G e s t u r e s u s i n g

S t a t i s t i c a l S h a p e M o d e l s . ” I m a g e

a n d

V i s i o n

C o m p u t i n g ,

v o l . 1 5 , N o .

5 ,

p p . 3 4 5 - 3 5 2 ,

1 9 9 7 .

C . J . T a y l o r , T . F . C o o t e s , A . L a n i t i s , G . E d w a r d s , P . S m y t h

a n d

A . C . W .

K o t c h e f f .

“ M o d e l - B a s e d

I n t e r p r e t a t i o n

o f

Complex

a n d

V a r i a b l e

I m a g e s . ” P h i l . T r a n s . R . S o c . L o n d .

B ( l 9 9 7 )

3 5 2 , 1 2 6 7 - 7 4 .

A . L a n i t i s , C . J . T a y l o r , T . F . C o o t e s , A u t o m a t i c I n t e r p r e t a t i o n a n d

Cod

i n g o f

F a c e

I m a g e s

U s i n g F l e x i b l e M o d e l s . IEEE PAMI o l .

1 9 N o .

7 p p . 7 4 3 - 7 5 6 ,

J u l .

1 9 9 7 .

T . F . C o o t e s ,

C . J . T a y l o r . A i x t u r e M o d e l f o r R e p r e s e n t i n g S h a p e

V a r i a t i o n . P r o c 8 t h

BMVC

v o l . 1 ) ( E d . A . F . C l a r k ) BMVA r e s s , p p .

1 1 0 - 1 1 9 .

1 9 9 7 .

G . J . E d w a r d s , C . J . T a y l o r

a n d

TE

o o t e s .

L e a r n i n g t o

I d e n t i f y

a n d

T r a c k

F a c e s

i n I m a g e S e q u e n c e s .

P r o c

8 t h BMVC v o l . 1 ) ( E d .

A . F . C l a r k ) BMVA

r e s s , p p .

1 3 0 - 1 3 9 .

1 9 9 7 .

K . N . W a l k e r ,

T . F . C o o t e s a n d C . J . T a y l o r . C o r r e s p o n d e n c e U s i n g

D i s

t i n c t

P o i n t s

B a s e d o n

Image n v a r i a n t s . P r o c 8 t h

BMVC v o l . 1 )

( E d .

A . F . C l a r k ) BMVA r e s s ,

p p .

5 4 0 - 5 4 9 . 1 9 9 7 .

T . F . C o o t e s ,

E . D i M a u r o , C . J . T a y l o r ,

F l e x i b l e

3D M o d e l s f r o m

U n c a l i b r a t e d C a m e r a s . I m a g e

a n d

V i s i o n

C o m p u t i n g .

1 4

( 8 )

A u g .

1 9 9 6 , p p . 5 8 1 - 5 8 7 .

T . F . C o o t e s , G . J . P a g e ,

C . B . J a c k s o n ,

C . J . T a y l o r ,

“ S t a t i s t i c a l G r e y

L e v e l Models f o r O b j e c t L o c a t i o n

a n d

I d e n t i ? c a t i o n . ” Image a n d

V i s i o n C o m p u t i n g 1 4 ( 8 )

A u g .

1 9 9 6 , p p . 5 3 3 - 5 4 0 .

A . H i l l , T . F . C o o t e s , C . J . T a y l o r .

“ A c t i v e

S h a p e

M o d e l s

a n d t h e s h a p e

a p p r o x i m a t i o n p r o b l e m . ” I m a g e

a n d

V i s i o n

C o m p u t i n g .

1 4 ( 8 )

A u g .

1996 p p . 6 0 1 - 6 0 8 .

T . F . C o o t e s , C . J . T a y l o r . L o c a t i n g

O b j e c t s

o f

a r y i n g S h a p e u s i n g

S t a

t i s t i c a l

F e a t u r e

D e t e c t o r s . P r o c . European C o n f e r e n c e on Computer

V i s i o n ( B . B u x t o n

E d . ) . p p . 4 6 5 - 4 7 4 ,

S p r i n g e r - V e r l a g ,

1 9 9 6 .

T . F . C o o t e s , C . J . T a y l o r .

D a t a D r i v e n Re?nement o f

A c t i v e

S h a p e

Model S e a r c h . i n P r o c . B r i t i s h Machine

V i s i o n C o n f e re n c e .

( E d .

R . B . F i s h e r

a n d

E . T r u c c o ) ,

BMVA

r e s s , 1 9 9 6 ,

p p .

3 8 3 - 3 9 2 .

E . C . D i M a u r o , T . F . C o o t e s , C . J . T a y l o r , A . L a n i t i s .

A c t i v e

S h a p e

Model S e a r c h u s i n g p a i r w i s e G e o m e t r i c H i s t o g r a m s . i n

P r o c . B r i t i s h

Machine

i s i o n C o n f e r e n c e . ( E d . R . B . F i s h e r a n d

E . T r u c c o ) , BMVA

P r e s s , 1 9 9 6 , p p . 3 5 3 - 3 6 2 .

G . J . E d w a r d s ,

A . L a n i t i s , C . J . T a y l o r ,

T . F . C o o t e s .


M o d e l s

o f

F a c e I m a g e s . i n P r o c .

B r i t i s h

Machine

i s i o n C o n fe r e n c e .

( E d . R . B .

F i s h e r

a n d

E . T r u c c o ) ,

BMVA

r e s s , 1 9 9 6 ,

p p .

7 6 5 - 7 7 4 .

A . L a n i t i s , P . D . S o z o u , C . J .

T a y l o r , T . F .

C o o t e s ,

a n d

E .

C

D i

M a u r o ,

“A

G e n e r a l

N o n - L i n e a r

Method o r

M o d e l l i n g S h a p e a n d L o c a t i n g

Image

O b j e c t s ” , P r o c s . o f t h e

I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e

o f P a t t e r n


v o l . 4 , p p .

2 6 6 - 2 7 0 , I E E E C o m p u t e r S o c i e t y P r e s s ,

V i e n n a , A u s t r i a , 1 9 9 6 .

T . F . C o o t e s , C . J . T a y l o r . L o c a t i n g F a c e s

U s i n g S t a t i s t i c a l F e a t u r e

D e t e c t o r s . Proc

2nd I n t . C o n f .

on Automatic Face

and G e s t u r e Rec

o g n i t i o n ,

IEEE

C o m p . S o c .

P r e s s ,

L o s

A l a m i t o s ,

CA, 1 9 9 6 .

p p .

2 0 4

2 0 9 .

G . J . E d w a r d s ,

A . L a n i t i s ,

C . J . T a y l o r , T . F . C o o t e s . M o d e l l i n g t h e V a r i

a b i l i t y i n F a c e I m a g e s . P r o c 2nd I n t . C o n f . on A u t o m a t i c F a c e

and

G e s t u r e

R e c o g n i t i o n , IEEE C o m p . S o c . P r e s s , L o s A l a m i t o s , C A ,

1 9 9 6 .

p p . 3 2 8 - 3 3 3 .

T . F . C o o t e s ,

D . C o o p e r , C . J . T a y l o r

a n d

J . G r a h a m ,

“ A c t i v e

S h a p e

M o d e l s i T h e i r T r a i n i n g

a n d

A p p l i c a t i o n . ” C o m p u t e r V i s i o n

a n d

I m a g e

U n d e r s t a n d i n g .

v o l .

6 1 , N o . 1 , J a n . 1 9 9 5 , p p . 3 8 - 5 9 .

A . L a n i t i s ,

C . J . T a y l o r ,

T . F . C o o t e s ,

“An a u t o m a t i c f a c e

i d e n t i ? c a t i o n

s y s t e m u s i n g ? e x i b l e a p p e a r a n c e

m o d e l s . ”

I m a g e a n d

V i s i o n

Com

p u t i n g

v o l .

1 3

No. 5 J u n .

1 9 9 5 . p p .

3 9 3 - 4 0 2 .

T . F . C o o t e s

C . J . T a y l o r ,

“Combining

p o i n t

d i s t r i b u t i o n

models

w i t h

s h a p e

m o d e l s b a s e d

o n ? n i t e e l e m e n t a n a l y s i s . ”

Image

a n d V i s i o n

Computing

o l . 1 3 , N o . 5 J u n . 1 9 9 5 . p p . 4 0 3 - 4 0 9 .

A . L a n i t i s , C . J . T a y l o r , T . F . C o o t e s , A .

Ahmad,

A u t o m a t i c I n t e r p r e t a

t i o n

o f Human a c e s and

Hand

e s t u r e s u s i n g F l e x i b l e M o d e l s . P r o c .

I n t e r n a t i o n a l Workshop on

u t o m a t i c

F a c e and

e s t u r e


Z u r i c h , S w i t z e r l a n d ,

( E d . M . B i c h s e l ) ,

1 9 9 5 ,

p p . 9 8 - 1 0 3 .

A . L a n i t i s ,

A .

H i l l ,

T . F . C o o t e s , C . J . T a y l o r . L o c a t i n g

F a c i a l F e a t u r e s

u s i n g G e n e t i c A l g o r i t h m s . P r o c . I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o n D i g i t a l

S i g n a l

P r o c e s s i n g ,

C y p r u s ,

1 9 9 5 .

p p .

5 2 0 - 5 2 5 .

A . L a n i t i s , C . J . T a y l o r, T . F . C o o t e s . A

ni?ed p p r o a c h

t o

C o d i n g a n d

I n t e r p r e t t i n g

F a c e s . P r o c . 5 t h I n t e r n a t i on a l C o n f e r e n c e on Computer

V i s i o n . 1 9 9 5 . p p .

3 6 8 - 3 7 3 .

P . D . S o z o u ,

T . F .

C o o t e s , C . J . T a y l o r and EC. D i Mauro,

“A

non

l i n e a r G e n e r a l i s a t i o n o f P o i n t D i s t r i b u t i o n

M o d e l s

u s i n g P o l y n o m i a l

R e g r e s s i o n ” ,

I m a g e a n d

V i s i o n

C o m p u t i n g

J o u r n a l , v o l .

1 3 ,

N o . 5 ,

J u n . 1 9 9 5 , p p .

4 5 1 - 4 5 7 .

T . F . C o o t e s , G . J . P a g e ,

C . B . J a c k s o n ,

C . J . T a y l o r ,


G r e y

L e v e l Models

f o r

O b j e c t L o c a t i o n and d e n t i ? c a t i o n .

i n P r o c . B r i t i s h

M a c h i n e V i s i o n C o n f e r e n c e . ( E d .

D . P y c o c k ) ,

BMVA r e s s ,

1 9 9 5 ,

p p . 5 3 3 - 5 4 2 . ( p d f ) .

T . F . C o o t e s ,

E . D i M a u r o , C . J . T a y l o r ,

F l e x i b l e

3D M o d e l s f r o m

U n c a l i b r a t e d Cameras

i n

P r o c . B r i t i s h

Machine

V i s i o n C o n f e r e n c e .

( E d .

D . P y c o c k ) ,

BMVA

r e s s , 1 9 9 5 , p p . 1 4 7 - 1 5 6 .

P . D .

S o z o u , T . F . C o o t e s , C . J . T a y l o r

a n d EC.

D i M a u r o. N o n - L i n e a r

P o i n t D i s t r i b u t i o n

M o d e l l i n g

U s i n g

a

M u l t i - L a y e r P e r c e p t r o n . i n

P r o c . B r i t i s h Machine V i s i o n C o n f e r e n c e . ( E d . D . P y c o c k ) ,

BMVA

P r e s s ,

1 9 9 5 , p p .

1 0 7 - 1 1 6 .

A . H i l l , T . F . C o o t e s

a n d

C . J . T a y l o r . A c t i v e S h a p e

M o d e l s

a n d t h e

S h a p e A p p r o x i m a t i o n P r o b l e m .

i n P r o c . B r i t i s h Machine i s i o n

Con

f e r e n c e . ( E d . D . P y c o c k ) , BMVA r e s s , 1 9 9 5 , p p . 1 5 7 - 1 6 6 .

T .

A h m a d , C . J . T a y l o r , A . L a n i t i s ,

T . F . C o o t e s .

T r a c k i n g

a n d R e c o g n i s

i n g Hand

G e s t u r e s u s i n g S t a t i s t i c a l

S h a p e

M o d e l s . i n P r o c . B r i t i s h

M a c h i n e V i s i o n C o n f e r e n c e . ( E d . D . P y c o c k ) , BMVA r e s s ,

1 9 9 5 ,

p p .

4 0 3 - 4 1 2 .

T . F . C o o t e s ,

A . H i l l ,

C . J . T a y l o r , M e d i c a l I m a g e I n t e r p r e t a t i o n

U s i n g

A c t i v e Shape

Models R e c e n t A d v a n c e s .

1 4 t h

I n t e r n a t i o n a l Confer

e n c e on I n f o r m a t i o n P r o c e s s i n g

i n M e d i c a l

I m a g i n g ,

1 9 9 5 ,

p p .

3 7 1

3 7 2 .

TE o o t e s , D . C o o p e r , C . J .

T a y l o r

a n d

J .

G r a h a m ,

I m a g e s e a r c h

u s i n g t r a i n e d

? e x i b l e s h a p e m o d e l s ,

A d v a n c e s i n

A p p l i e d

S t a t i s t i c s :

S t a t i s t i c s a n d I m a g e s :

2 .

E d . K . V . M a r d i a , C a r f a x

P u b l i s h i n g

C o m

p a n y , 1 9 9 4 , p p . I l l - 1 3 9 .

T . F . C o o t e s C . J . T a y l o r , Combining p o i n t d i s t r i b u t i o n models

w i t h

s h a p e models b a s e d

on ? n i t e

e l e m e n t a n a l y s i s .

I n

P r o c .

B r i t i s h

Machine i s i o n C o n f e r e n c e , 1 9 9 4 , p p . 4 1 9 - 4 2 8 .

T . F . C o o t e s

C . J . T a y l o r ,

M o d e l l i n g o b j e c t a p p e a r a n c e

u s i n g

t h e g r e y

l e v e l s u r f a c e . I n

P r o c .

B r i t i s h Machine i s i o n C o n f e r e n c e , 1 9 9 4 , p p .

4 7 9 - 4 8 8 .

T . F . C o o t e s

C . J . T a y l o r, A . L a n i t i s ,

A c t i v e

Shape Models

E v a l u a t i o n

o f a M u l t i - R e s o l ut i o n

Method

f o r

I m p r o v i n g

Image S e a r c h , i n

P r o c .

B r i t i s h

Machine

i s i o n C o n f e r e n c e , 1 9 9 4 , p p .

3 2 7 - 3 3 6 .

J . H a s l a m , C . J . T a y l o r , T . F . C o o t e s , A r o b a b a l i s t i c F i t n e s s M e a s u r e

f o r

D e f o r m a b l e

T e m p l a t e

M o d e l s ,

i n P r o c . B r i t i s h Machine

V i s i o n

C o n f e r e n c e . BMVA r e s s , 1 9 9 4 ,

p p . 3 3 - 4 2 .

A . L a n i t i s ,

C . J . T a y l o r , T . F . C o o t e s , An a u t o m a t i c

f a c e i d e n t i ? c a t i o n

s y s t e m u s i n g ? e x i b l e a p p e a r a n c e m o d e l s . I n

P r o c .

B r i t i s h

Machine

V i s i o n C o n f e r e n c e . BMVA

r e s s , 1 9 9 4 , p p . 6 6 - 7 5 .

P . D . S o z o u ,

T . F . C o o t e s ,

C . J . T a y l o r ,

A

o n - l i n e a r

g e n e r a l i s a t i o n o f

p o i n t

d i s t r i b u t i o n m o d e l s u s i n g p o l y n o m i a l

r e g r e s s i o n . I n

P r o c . B r i t

i s h Machine i s i o n C o n f e r e n c e .

BMVA

r e s s ,

1 9 9 4 ,

p p .

3 9 7 - 4 0 6 .

T . F . C o o t e s

C . J . T a y l o r ,

A . L a n i t i s , U s i n g G r e y - L e v e l Models t o

I m p r o v e A c t i v e S h a p e Model

S e a r c h , P r o c .


C o n f e r e n c e

on

P a t t e r n R e c o g n i t i o n v o l . I ,

J e r u s a l e m ,

O c t .

1 9 9 4 .

p p .

6 3 - 6 7 .

T . F . C o o t e s C . J . T a y l o r ,

A . L a n i t i s ,

M u l t i - R e s o l u t i o n S e a r c h w i t h

A c t i v e Shape M o d e l s , P r o c .


C o n f e r e n c e on P a t t e r n


v o l .

1 . , J e r u s a l e m ,

O c t .

1 9 9 4 .

p p .

6 1 0 - 6 1 2 .


7/30

U S 8 , 9 7 1 , 5 7 2 B1

P a g e

7

( 5 6 )


OTHER PUBLICATIONS

A . L a n i t i s ,

C . J . T a y l o r ,

T . F . C o o t e s , A u t o m a t i c T r a c k i n g , C o d i n g a n d

R e c o n s t r u c t i o n

o f Human a c e s

u s i n g F l e x i b l e

A p p e a r a n c e M o d e l s ,

IEE

E l e c t r o n i c L e t t e r s

3 0 ,

p p .

1 5 7 8 - 1 5 7 9 . 1 9 9 4 .

T . F . C o o t e s ,

C . J . T a y l o r , A . L a n i t i s , D . H . C o o p e r

a n d

J . G r a h a m , B u i l d

i n g a n d U s i n g F l e x i b l e M o d e l s I n c o r p o r a t i n g

G r e y - L e v e l

I n f o r m a

t i o n . P r o c . F o u r t h I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e on Computer V i s i o n ,

IEEE C o m p u t e r

S o c i e t y P r e s s ,

1 9 9 3 , p p . 2 4 2 - 2 4 6 .

T . F . C o o t e s , C . J . T a y l o r ,

A . H i l l a n d

J . H a s l a m , t h e Use o f A c t i v e

S h a p e

Models

f o r L o c a t i n g

S t r u c t u r e s . P r o c . 1 3 t h I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e

o n I n f o r m a t i o n P r o c e s s i n g

i n

M e d i c a l I m a g i n g ,

( E d s . H . H . B a r r e t t ,

A . F . G m i t r o ) S p r i n g e r - V e r l a g , 1 9 9 3 , p p . 3 3 - 4 7 .

T . F . C o o t e s , C . J . T a y l o r ,

A c t i v e

S h a p e M o d e l S e a r c h u s i n g L o c a l

G r e y - L e v e l M o d e l s : A u a n t i t a t i v e

E v a l u a t i o n ,

i n P r o c . B r i t i s h

M a c h i n e V i s i o n C o n f e r e n c e ,

( E d .

J

. I l l i n g w o r t h ) , BMVA r e s s , 1 9 9 3 ,

p p . 6 3 9 - 6 4 8 .

A . R a t t e r , O . B a u j

r d ,

C . J . T a y l o r

a n d

T . F . C o o t e s ,

A

D i s t r i b u t e d

A p p r o a c h t o

I m a g e I n t e r p r e t a t i o n

U s i n g

M o d e l - B a s e d S p a t i a l R e a

s o n i n g .

I n

P r o c .

B r i t i s h

Machine

i s i o n C o n f e r e n c e . BMVA

r e s s ,

1 9 9 3 , p p . 3 1 9 - 3 2 8 .

H i r o k i W a t a n a b e ,

e t a l . ,

“ D e t e c t i o n

a n d

E s t i m a t i o n o f

O m n i - D i r e c

t i o n a l P o i n t i n g

G e s t u r e s u s i n g

M u l t i p l e C a m e r a s ” ,

MVA2000

IAPR

Workshop

o n Machine V i s i o n A p p l i c a t i o n s .

N o v .

2 8 - 3 0 , 2 0 0 0 ,

The

U n i v e r s i t y o f

T o k y o , J a p a n .

B .

S t e n g e r ,

e t

a l . , “ M o d e l - B a s e d

Hand r a c k i n g

U s i n g a n

U n s c e n t e d

Kalman

i l t e r ” ,

P r o c . B r i t i s h Machine

i s i o n C o n f e r e n c e ,

v o l . I , p p .

6 3 - 7 2 ( 2 0 0 1 ) .

J .

R i c h a r z , e t a l . ,

“A

Monocular o i n t i n g

P o s e

E s t i m a t o r f o r G e s t u r a l

I n s t r u c t i o n

o f a Mobile R o b o t ” , I n t e r n a t i o n a l J o u r n a l

o f

Advanced

R o b o t i c

S y s t e m s , v o l . 4 , N o .

1 p p .

1 3 9 - 1 5 0

( 2 0 0 7 ) .

E . L i t t m a n n , e t a l . ,

“ R o b o t

g u i d a n c e b y Human P o i n t i n g

G e s t u r e s ” ,

( 1 9 9 6 )

C i t e s e e r X 1 0 . 1 . 1 . 4 5 . 3 5 1 4 .

K a i

N i c k e l ,

e t a l . , “ R e c o g n i t i o n o f 3 D - P o i n t i n g

G e s t u r e s

f o r Human

R o b o t - I n t e r a c t i o n ” , P r o c e e d i n g s

o f

H u m a n o i d s

2 0 0 3 ,

K a r l s r u h e ,

G e r m a n y ( 2 0 0 3 ) .

H o s s e i n Mobahi

e t

a l . , “ F a s t I n i t i a l i z a t i o n o f

A c t i v e Contoursi

Towards

P r a c t i c a l

V i s u a l

I n t e r f a c e s f o r

Human-Robot

I n t e r a c t i o n ” ,

IEEE

P r o c . I n t e l l i g e n t

R o b o t s

a n d

S y s t e m s , 2 0 0 4 . ( I R O S 2 0 0 4 ) .

Chang-Beom a r k

e t a l . ,

“ R e a l - T i m e 3D

P o i n t i n g G e s t u r e R e c o g n i

t i o n

i n

Mobile

S p a c e ” , IEEE 8 ” “ I n t e r n a t i o n a l

C o n f e r e n c e on Auto

m a t i c F a c e e s t u r e


2 0 0 8 . FG 2 0 0 8 ) .

M a r i a

J o a o M.

V a s c o n c e l o s e t a l . , “ A u t o m a t i c M o d e l l i n g I m a g e

R e p r e s e n t e d

O b j e c t s U s i n g

a S t a t i s t i c

B a s e d A p p r o a c h ” ,

i n

T h e

E u r o p e a n

S i m u l a t i o n

a n d

M o d e l l i n g

C o n f e r e n c e ( E S M ) , P o r t o , P o r

t u g a l ,

p p .

7 - 1 2 ,

2 0 0 5 .

J o a o

M a n u e l R .

S .

T a v a r e s , e t a l . ,

“ C o m p u t e r

A n a l y s i s

o f

O b j e c t s ’

Movement n I m a g e S e q u e n c e s :

M e t h o d s

a n d A p p l i c a t i o n s ” , A r t i g o

em

e v i s t a C i e n t i ? c a I n t e r n ac i o n a l , h d l . h a n d l e . n e t / 1 0 2 1 6 / 2 1 5 2 7 ,

c a l l

N o .

2 5 1 8 9 , r e p o s i t o r i o - a b e r t o . u p . p t / h a n d l e / 1 0 2 1 6 / 2 1 5 2 7 ,

( 2 0 0 9 ) .

T a v a r e s ,

J o a o

M a n u e l R . S ; C a r v a l h o ,

F e r n a n d o ;

O l i v e i r a , F r a n c i s c o ;

R e i s , I l d a ; V a s c o n c e l o s ,

M a r i a

J o a o

M . ; G o n c a l v e s ,

P a t r i c i a ; P i n h o ,

R a q u e l ; M a ,

Z h e n ( 2 0 0 9 ) 4 C o m p u t e r

a n a l y s i s o f b j e c t s ’ m o v e m e n t

i n

i m a g e

s e q u e n c e s :

m e t h o d s a n d

a p p l i c a t i o n s . I n t e r n a t i o n a l J o u r n a l

f o r C o m p u t a t i o n a l

V i s i o n

a n d B i o m e c h a n i c s . ISSN 0 9 7 3 - 6 7 7 8 .

1 : 2 ,

p .

2 0 9 - 2 2 0 .

M a r i a

J o a o

M. a s c o n c e l o s ,

e t a l . ,

“Methods

o

A u t o m a t i c a l l y B u i l d

P o i n t

D i s t r i b u t i o n

Models f o r O b j e c t s l i k e Hand Palms a n d

F a c e s

R e p r e s e n t e d

i n I m a g e s ” , ( 2 0 0 8 ) r e p o s i t o r i o - a b e r t o . u p . p t / b i t s t r e a m /

1 0 2 1 6 / 6 8 5 8 / 2 / 1 6 5 6 7 p d f .

R e i n h a r d B e i c h e l ,

e t

a l . , “ R o b u s t A c t i v e

A p p e a r a n c e Model Match

i n g ” , I n B i l d v e r a r b e i t u n g ? i r d i e

M e d i z i n

2 0 0 5 . S p r i n g e r .

J i e Ma, e t a l . , “ G l o b a l S t r u c t u r e C o n s t r a i n t :

A a s t

P r e - l o c a t i o n

f o r

A c t i v e A p p e a r a n c e M o d e l ” , A d v a n c e s i n

I n t e l l i g e n t

a n d S o f t Com

p u t i n g ,

2 0 0 9 , v o l . 1 1 6 / 2 0 0 9 ,

4 3 3 - 4 4 1 ,

D O I :

1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 6 4 2

0 3 1 5 6 - 4 i 4 4 .

M a s a a k i F u k u m o t o , e t

a l . , “ ‘ F i n g e r - P o i n t e r ’ : P o i n t i n g

I n t e r f a c e b y

I m a g e

P r o c e s s i n g ” ,

C o m p u t .

r a p h i c s . v o l . I 8 . N o . 5 . p p . 6 3 3 - 6 4 2

( 1 9 9 4 ) E l s e v i e r S c i e n c e

L t d .

S é b a s t i e n C a r b i n i ,

e t

a l . , “ P o i n t i n g

G e s t u r e

V i s u a l

R e c o g n i t i o n f o r

L a r g e D i s p l a y ” ,

P o i n t i n g ’ 0 4

ICPR W o r k s h o p ,

C a m b r i d g e ,

U n i t e d

K i n g d o m ,

A u g .

2 2 ,

2 0 0 4 .

S .

C a r b i n i , J E . V i a l l e t , O .

B e r n i e r ,

“ P o i n t i n g G e s t u r e V i s u a l R e c o g

n i t i o n

b y Body F e a t u r e D e t e c t i o n a n d T r a c k i n g ” , ICCVG I n t e r n a

t i o n a l

C o n f e r e n c e

o n

Computer

V i s i o n a n d

G r a p h i c s 2 0 0 4 ) ,

W a r s z a w a ,

P o l a n d , S e p . 2 2 - 2 4 , 2 0 0 4 .

S .

C a r b i n i , J E . V i a l l e t , O .

B e r n i e r , “ S i m u l t a n e o u s

Body

a r t s

S t a t i s

t i c a l

T r a c k i n g

f o r B i - M a n u a l I n t e r a c t i o n s ” ,

ORASIS,

F o u r n o l ,

F r a n c e ,

May 4 - 2 7 ,

2 0 0 5 .

S . C a r b i n i , J E .

V i a l l e t ,

L . D e l p h i n - P o u l a t ,

“MOWGLI:

M u l t i m o d a l

O r a l W i t h G e s t u r e L a r g e d i s p l a y I n t e r f a c e ” , GW G e s t u r e Work

s h o p ) , B e r d e r

I s l a n d , F r a n c e ,

May 8 - 2 0 ,

2 0 0 5 .

S . C a r b i n i ,

L . D e l p h i n - P o u l a t , L .

P e r r o n , J E . V i a l l e t , “From aWizard

o f Oz

Experiment t o a

R e a l Time Speech and G e s t u r e Multimodal

I n t e r f a c e ” ,

( p r o s p e c t i v e

s u b m i s s i o n )

S p e c i a l

i s s u e o f

i g n a l

P r o c e s s

i n g

(ELSEVIER)

o n M u l t i m o d a l Human C o m p u t e r

I n t e r f a c e s , J a n .

2 0 0 6 .

Y o i c h i

S a t o ,

e t

a l . ,

“Real-Time I n p u t

o f 3D

P o s e

and

G e s t u r e s

o f

a

U s e r ’ s Hand and t s A p p l i c a t i o n s

f o r

H C I ” ,

IEEE r o c .

V i r t u a l R e a l

i t y ,

2 0 0 1 .

p p .

7 9 - 8 6 ( 2 0 0 1 ) .

C o r n e l i u s M a l e r c z y k , “ I n t e r a c t i v e Museum E x h i b i t U s i n g P o i n t i n g

G e s t u r e

R e c o g n i t i o n ” ,

WSCG’2004,

F e b .

2 - 6 ,

2 0 0 4 ,

P l z e n ,

C z e c h

R e p u b l i c .

R o l a n d

K e h l , e t

a l . , “ R e a l - T i m e

P o i n t i n g

G e s t u r e


f o r a n

Immersive

E n v i r o n m e n t ” , S i x t h IEEE I n t e r n a t i o n a l

Conference on

A u t o m a t i c F a c e a n d

G e s t u r e

R e c o g n i t i o n ( F G ’ 0 4 ) p p . 5 7 7

( 2 0 0 4 ) .

Thomas

B .

M o e s l u n d , e t a l . , “A N a t u r a l I n t e r f a c e t o a V i r t u a l

E n v i

r o n m e n t

t h r o u g h C o m p u t e r V i s i o n - e s t i m a t e d P o i n t i n g

G e s t u r e s ” ,

GW 0 1 R e v i s e d P a p e r s from h e


G e s t u r e

Workshop

on

G e s t u r e a n d S i g n L a n g u a g e s

i n Human-Computer I n t e r a c t i o n , p p .

5 9 - 6 3 ( 2 0 0 1 ) .

K a i N i c k e l , e t

a l . ,

“ R e a l - t i m e


o f

3 D - P o i n t i n g

G e s t u r e s

f o r

H u m a n - M a c h i n e - I n t e r a c t i o n ” ,

i n P r o c . DAGM-Symposium,

2 0 0 3 , p p .

5 5 7 - 5 6 5 .

P . S e r a ? n a v i c i u s ,

“ E s t i m a t i n g

C h a r a c t e r i s t i c

P o i n t s o f Human Body

f o r

A u t o m a t i c

Hand

o i n t i n g G e s t u r e R e c o g n i t i o n ” , E l e c t r o n i c s

a n d

E l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g

M e d i c i n e

T e c h n o l o g y

ISSN

1 3 9 2 - 1 2 1 5 N o .

8 ( 8 0 )

T

1 1 5

( 2 0 0 7 ) .

V l a d i m i r I . P a v l o v i c , “ V i s u a l

I n t e r p r e t a t i o n

o f Hand G e s t u r e s f o r

Human-Computer

I n t e r a c t i o n : A e v i e w ” ,

IEEE T r a n s a c t i o n s

on

P a t t e r n

A n a l y s i s

a n d

M a c h i n e

I n t e l l i g e n c e ,

v o l . 1 9 ,

N o .

7 , 6 7 7 - 6 9 5 ,

( 1 9 9 7 ) .

Y a s u o

A r i k i , e t

a l . ,

“ R e c o g n i t i o n o f H a n d s f r e e S p e e c h a n d Hand

P o i n t i n g A c t i o n

f o r C o n v e r s a t i o n a l

T V ” ,

ACM

M’05, N o v .

6 - 1 1 ,

2 0 0 5 ,

S i n g a p o r e .

K a i

N i c k e l ,

e t a l . ,

“ R e a l - t i m e

P e r s o n T r a c k i n g a n d P o i n t i n g G e s t u r e


f o r H u m a n - R o b o t I n t e r a c t i o n ” ,

C V H C I O 4 ( 2 8 - 3 8 ) L e c

t u r e

N o t e s i n Computer S c i e n c e , v o l . 3 0 5 8 , 2 0 0 4 ,

D O I :

1 0 . 1 0 0 7 /

b 9 7 9 1 7 ,

C o m p u t e r

V i s i o n

i n H u m a n - C o m p u t e r

I n t e r a c t i o n , E CCV

2 0 0 4

Workshop

o n

H C I ,

P r a g u e , C z e c h

R e p u b l i c , Ma y 1 6 ,

2 0 0 4 .

P r o c e e d i n g s , N i c u

S e b e ,

M i c h a e l Lew a n d Thomas S . Huang

E d s .

( 2 0 0 4 ) .

B .

S t e n g e r , e t

a l . ,

“Model-Based 3D T r a c k i n g o f a n

A r t i c u l a t e d

H a n d ” , P r o c . IEEE C o n f .

Computer

i s i o n a n d P a t t e r n R e c o g n i t i o n ,

CVPR

0 0 1 ,

v o l .

2 ,

p p . I I - 3 1 0 - I I - 3 1 5 ( 2 0 0 1 ) .

N i c k e l , K . , e t

l . ,

“ 3 D - t r a c k i n g

o f h e a d a n d h a n d s

f o r p o i n t i n g g e s t u r e

r e c o g n i t i o n i n a human-robot i n t e r a c t i o n s c e n a r i o ” ,

IEEE

A F G R 0 4 ( 5 6 5 - 5 7 0 ) ( 2 0 0 4 ) .

K . N i c k e l ,

e t a l . , “ V i s u a l r e c o g n i t i o n

o f

p o i n t i n g

g e s t u r e s f o r

humanirobot i n t e r a c t i o n ” , I m a g e V i s .

C o m p u t .

( 2 0 0 6 ) , d o i : 1 0 .

1 0 1 6 / j . i m a v i s . 2 0 0 5 . 1 2 . 0 2 0 ( 2 0 0 6 ) .

S h i n

S a t o ,

e t

a l . , “A Human-Robot I n t e r f a c e

Using a n

I n t e r a c t i v e

Hand P o i n t e r

t h a t

P r o j e c t s a Mark i n t h e

R e a l

W o r k S p a c e ” , P r o c .

IEEE

I n t e r n a t i o n a l C o n f . on R o b o t i c s

and

Automation, 2 0 0 0 . P r o

c e e d i n g s .

ICRA ’ 0 0 .

v o l .

1 ,

p p . 5 8 9 - 5 9 5 ( 2 0 0 0 ) .

N e b o j s a J o j i c ,

“ D e t e c t i o n a n d E s t i m a t i o n o f

P o i n t i n g

G e s t u r e s

i n

Dense

i s p a r i t y

Maps”,


C o n f e r e n c e

on

u t o m a t i c F a c e

a n d G e s t u r e R e c o g n i t i o n , F r a n c e ( 2 0 0 0 ) .

A l i E r o l , e t a l . , “ V i s i o n - b a s e d hand

p o s e

e s t i m a t i o n : A e v i e w ” ,

C o m p u t e r V i s i o n a n d

I m a g e U n d e r s t a n d i n g

1 0 8 : 5 2 - 7 3

( 2 0 0 7 ) .


8/30

U S 8 , 9 7 1 , 5 7 2 B1

P a g e

8

( 5 6 )


OTHER PUBLICATIONS

K a i N i c k e l , e

Date post:	05-Jul-2018
Category:	Documents
Upload:	her-love
View:	227 times
Download:	0 times

Hand pointing

Documents