Hand gesture recognition using artifical neural networks
El işaretlerinin yapay sinir ağları ile algılanması
- Tez No: 168293
- Danışmanlar: DOÇ.DR. TÜLAY YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
VI ÖZET EL İŞARETLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ALGILANMASI İnsanlar birbirleriyle konuşmanın yanında farklı hareketli işaretler kullanarak anlaşmaktadır. Buna örnek olarak birisine dur derken, el ile dur işareti yapmak verilebilir. Benzer yöntem kullanılarak bilgisayar insan iletişiminde de el işaretleri kullanılabilir. Eskiden bunu yapmak kısıtlı işlemci gücü ve pahalı kamera sistemleri yüzünden zor olmasına rağmen günümüz araştırmaları, bu yöntem ile insan-bilgisayar iletişimi üzerinde durmaktadır. El işaretlerinin kullanılabileceği alanlar, bilgisayarı görsel olarak el ile yönetmek veya bir robota“sağa, sola git”gibi komutlar göndermek olabilir. Bir diğer önemli alan ise engelliler için işaret dili tanıma sistemidir, bu sayede işaret dili bilmeyen kişiler ile rahatça anlaşabilirler. Bu tezde basit bir kamera ve ev bilgisayarı ile el işaretlerinin bilgisayar taralından algılanması denenmiştir. Kullanılan sistem kamera ile elin de içinde bulunduğu görüntüyü almakta, daha sonra bu görüntüden elin görüntüsü çıkarılmaktadır. Bulunan el görüntüsünün, daha sonra çeşitli görüntü işleme teknikleri kullanılarak geometrik öznitelik vektörleri çıkarılmakta, sınırlandırıcı sisteminde ise çok-katman algılayıcı yapısındaki yapay sinir ağlan kullanılmaktadır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT HAND GESTURE RECOGNITION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS In order for humans to interact with computers, a fast and easy way is to use hand gestures. Although using hand gestures in computer interaction was very cumbersome and needed special glove and computer hardware in the past, nowadays in any personal computer, simple cameras are available and there is enough processor power to do the expensive computations done in the past. With this feature, not only controlling computer with hand is possible but also some simple interpreters for sign language recognition can be made. In this thesis a hand gesture recognition system, using an inexpensive camera and a personal computer is proposed. The system uses visual image as input and computes the geometric features, such as invariant moments and signature, of the extracted hand image for classification in a Multi-layer Perceptron Artificial Neural Network. The gestures used in the system are American Sign Language Manual Alphabet Gestures and Turkish Sign Language Manual Alphabet Gestures.
Benzer Tezler
- El hareketlerinin kinect ile komut olarak algılanması
Recognition of hand gestures with kinect as commands
JULIUS BAMWENDA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM
- Creating a generic hand and finger gesture recognizer by using forearm muscle activity signals
Ön kol kas hareketlerinden oluşan sinyalleri kullanarak el ve parmak işaretlerini tanıyan jenerik bir sistem geliştirme
UMUT DEMİREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiModelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN HACIHABİBOĞLU
YRD. DOÇ. DR. ELİF SÜRER
- Derin öğrenme ile insan edimlerinin tanınması
Human action recognition using deep learning
TAYYİP ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK
- Machine learning techniques for surface electromyography based hand gesture recognition
Yüzey elektromiyografi temelli el jesti tanıma için makine öğrenmesi teknikleri
ENGİN KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Hand gesture recognition for Turkish sign language using electromyography for human-robot interaction
İnsan-robot etkileşimi için elektromyografi kullanarak Türk işaret dili için el hareketi tanıma
MUSTAFA SEDDIQI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE