Hand tracking
El takibi
- Tez No: 179053
- Danışmanlar: PROF. BÜLENT SANKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Bu tezde bir el sezim ve takip sistemi sunulmaktadır. Sezim işlemi renk temelli olup, takip renk ve doku bilgisinin kaynaştırılmasıyla gerçeklenmiştir. Üç farklı parametrik olmayan sını andırıcı; histogram, kernel ve voroni olasılık kestiricileri, altı farklı renk uzayında karşılaştırılmıştır. Ayrıca aydınlanmadan daha az etkilenen bir renk kaynaştırma sistemi sunulmuştur. El takibi için renk ve doku bilgileri birleştirilmiş ve dokuyu tanımlamak için aydınlanma farklılıklarından etkilenmeyen bir operatör kullanılmıştır. İki bilginin birleştirilmesiyle daha gürbüz bir el tanımlaması ve takibi elde edilmiştir. Edindiğimiz sonuçlar bu yaklaşımın el-yüz örtüşmesini çözebildiğini ve eli arka plandaki nesnelerden daha iyi ayırabildiğini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a hand detection and tracking system where hand is ini- tialized using the color clue and tracking is achieved with the integration of color and texture information. Three nonparametric skin classication schemes; histograms, kernel densities, voronoi tessellations are analyzed on six dierent colorspaces. The optimal fusion of color features is also investigated for illumination free skin classication. The texture and color cues are combined to track the hand through the course of action. Texture is dened by Local Binary Patterns (LBP), which is a coarse estimation of joint probability of neighboring pixel values. By combining the color with texture more robust representation of hand is attained and meanshift algorithm is used to locate the hand in this representation space. The results show that texture-color combination can deal with face-hand overlaps and confusions of hand with other skin colored regions.
Benzer Tezler
- 3D hand tracking in video sequences
Video görüntülerinde 3 boyutlu el izleme
AYKUT TOKATLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR HALICI
- Real time skeletonization on fpga with a hand tracking application
Alanda programlanabilir kapı dizileri üzerinde gerçek zamanlı iskelet bulma ve el takip uygulaması
MELİKE ATAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Model based three dimensional hand posture recognition for hand tracking
Model tabanlı üç boyutlu el şekli tanıma
AYŞE NAZ ERKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN
- El şekil,hareket ve pozisyon bilgileri ile sanal mouse kontrolü
Virtual mouse control with hand shape, gesture and pozition informations
RAMAZAN ÖZGÜR DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMAL KÖSE
- Alignment and multimodal analysis in signed speech
İşaret dili videolarından ayrık işaret çıkarımı
PINAR SANTEMİZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. LALE AKARUN