Model based three dimensional hand posture recognition for hand tracking
Model tabanlı üç boyutlu el şekli tanıma
- Tez No: 152422
- Danışmanlar: PROF. DR. LALE AKARUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
ÖZET MODEL TABANLI UÇ BOYUTLU EL ŞEKLİ TANIMA Bu çalışmada model tabanlı el şekli tanıma problemi ele alınmıştır. Model tabanlı el şekli tanıma sistemleri, el imgeleri ile bunlara karşılık bir el modelinin benzerliğini arttırmayı hedeflerler. Burada silindir ve küre gibi çok temel şekillerle oluşturulmuş oldukça basit bir geometrik model kullanılmıştır. Kullandığımız benzerlik ölçütü üç boyutlu modelin izdüşümü ile kameralardan alman imgelerdeki el yüzeyinin örtüşme miktarıdır. Genetik algoritma ve Downhill-Simplex algoritması kullanılarak model imge örtüşmesi optimize edilmektedir. El şekli tanımada en önemli problemlerden biri parmakların üst üste gelerek görüşü engellemesidir. Bu sorunu çözmek amacıyla, arama alanım daraltmak ve lokal çözümleri önlemek için parmakların biomekanik ve kinematik kısıtlarından yararlandık. Bu problemi gidermek için daha etkili bir yöntem birden fazla kamera kullanarak de rinlik bilgisinin yokluğundan doğan belirsizliklerin giderilmesidir. Bu çalışmada iki ka meralı bir sistem verilmiş olsa da önerilen yöntem istenilen sayıda kamera kullanımına izin vermektedir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT MODEL BASED THREE DIMENSIONAL HAND POSTURE RECOGNITION FOR HAND TRACKING This study focuses on model based hand posture recognition, which is the acqui sition of the static hand pose information. Here, we have applied geometric modeling with a simple 3D hand model constructed with basic geometric shapes. Our similarity measure is the non-overlapping area of silhouette of the model and the images acquired from the camera. This measure is optimized so as to estimate the best matches using two search methods, the Genetic Algorithm and the Downhill Simplex Method. In order to resolve the occlusion problem, the biomechanical constraints of finger motion are integrated to the search algorithm. This helps reduce the search space and eliminate convergence to local minima to some extent. A more significant remedy to attack ambiguities is the use of multiple camera systems. The proposed system uses two cameras and is scalable to any desired number of viewpoints. Our results reveal that even with a very simple model, 3D hand pose reconstruc tion can be achieved in occluded poses. The proposed system promises better results with more detailed and accurate hand models. Our experiments also demonstrate that GA-DS hybrid algorithm outperforms GA in the constrained multidimensional global optimization of hand model parameters.
Benzer Tezler
- Yinelemeli sinir ağları ile işaret dili tanıma
Sign language recognition with recurrent neural networks
İBRAHİM ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Social behavior learning for an assistive companion robot
Yardımcı robotlar için sosyal davranış öğrenimi
PINAR ULUER
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- İşbirliğine dayalı ortam erişim kontrol protokolü tasarımı ve analizi
Cooperative medium access control protocol design and analysis
MUHAMMET ALİ KARABULUT
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACI İLHAN
- Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models
Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma
NEŞE GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- 3D electron density estimation in the ionosphere by using IRI-Plas model and GPS measurements
IRI-Plas modeli ve YKS ölçümleri kullanarak iyonkürede 3 boyutlu elektron yoğunluğu kestirimi
HAKAN TUNA
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ARIKAN