Geri Dön

Vision based real-time continuous 3d hand gesture recognition interface for generic applications based on input-output hidden markov models

Girdi-çıktı saklı markov modelleri ile gerçek zamanlı olarak üç boyutlu el hareketlerinin tanınmasına dayanan görü tabanlı etkıleşimli arayüz

  1. Tez No: 181212
  2. Yazar: CEM KESKİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. LALE AKARUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 136

Özet

Bu şalışmanın amacı Girdi-Cıktı Saklı Markov Modelleri kullanarak hem hareketcs şhem şekil değişimi işeren uş boyutlu el hareketlerini stereo gürüntüler uzerinden gerşeks gs c üc ou u ü cüzamanlı olarak tanıyacak bir etkileşimli arayüz geliştirmektir. Onerilen sistem kul-s u slanıcıların hem manipülatif hem haberleşmeye yünelik doğal el hareketleriyle PC uygu-u s o glamalarını kontrol etmelerini sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Bu iki tip el hareketig s ssistem tarafından gerşek zamanlı olarak ayırdedilebilmektedir. Uygulama, etkileşimlic shareket eğitimi ve kamera kalibrasyonu işin birer yazılım aracı da işerir. Eli ayırdetmekg c cişin kullanılan renkli eldivenler her renk olabilir, ve el ayırdetme problemini basitleşti-c srerek tanıma başarısını arttırırlar.süOnerilen sistemde elleri modellemek işin el şekli üzniteliği olarak Hu momentleric s o gve elin aşısı kullanıldı. Yeni bir yaklaşım olarak düzgelenmiş zaman bilgisinin Girdi-c s u sCıktı Saklı Markov Modellere girdi olarak verilmesinin bu modellerin saklı durumlarınınşsürekli bir yapı kazanması sağlandı ve bunun el şekli tanımadaki başarı oranını arttırdığıu g s s ggüsterildi. Ayrıca Girdi-Cıktı Saklı Markov Modelleri uzerine kurulu tanıma sistemlerio ş üişin tanımlı el şekillerini tanımsız hareketlerden ayıracak yeni bir uyarlanır eşik modelic s stasarlandı.üOnerilen sistem farklı hareketler işeren on şekilden oluşan ve aynı hareketleric s spaylaşan on cift el hareketinden oluşan iki ayrı el şekli veritabanı uzerinde test edil-s ş s s üvimiştir. Sistem ilk veritabanı uzerinde 2885 denemede 97.6%, ikinci veritabanında ises ü8675 denemede 94.1% tanıma başarı oranı güstermiştir. Bu oranlar uyarlanır eşiks o s smodeli ile sürekli bir girdi uzerinden tanıma yapıldığında ilk veritabanı işin 97.1%,u ü g cikinci veritabanı işinse 93.8% cıkmıştır.c ş s

Özet (Çeviri)

This study focuses on the application of Input-Output Hidden Markov Models(IOHMM) to the recognition of 3D hand gestures that involve both hand motion andhand posture in a stereo vision-based approach. The proposed system is designed as areal time gestural interface that allows both communicative and manipulative gesturesto control target PC applications. The system allows training of new communicativegestures and automatically distinguishes these from manipulative gestures in continu-ous streams. Uniquely colored gloves with no preset colors are used as markers, whichincreases the recognition rate and simplifies the hand localization problem. Cameracalibration and gesture training tools are provided with the system.The hand shape is modeled with Hu moments and the angle of the hand. Asa novel approach the inclusion of normalized time information as an input to theIOHMMs is proposed, which has the effect of a continuous state variable and is shownto handle temporal information better. Another novel method is proposed for gesturespotting in IOHMM-based frameworks, which distinguishes the meaningful gestures ina continuous input stream in real time using a threshold model with a single hiddenstate.The system is tested on two datasets that have 10 gestures with distinct trajecto-ries, and 20 gestures in 10 pairs that share the same trajectories. The proposed systemivis able to attain a recognition rate of 97.6% on the former dataset in 2885 trials, and arecognition rate of 94.1% on the latter dataset in 8675 trials. The gesture segmentationtest results for the same datasets with the inclusion of the proposed threshold modelare 97.1% for the former and 93.8% for the latter dataset.

Benzer Tezler

  1. Mimari tasarım sürecinin erken aşamasında kullanılacak artırılmış gerçeklik uygulamalarının geliştirilmesi için bir yöntem önerisi

    A new approach for development of a mobile augmented reality application to be used in the early phases of the architectural design process

    MAHMUT ÇAĞDAŞ DURMAZOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL

  2. Vision-based human-computer interaction using laser pointer

    Lazer işaretçisi kullanarak bilgisayarlı görmeye dayalı insan-makine etkileşimi

    İBRAHİM AYKUT ERDEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY

  3. Vision-based monitoring and control of fiber laser welding

    Fiber lazer kaynağının görüntü tabanlı gözlemlenmesi ve denetimi

    EMRE TAVKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Makine Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET İSMET CAN DEDE

  4. Computer vision based multi-lingual fingerspelling recognition

    Bilgisayarla görme tabanlı çok dilli parmak alfabesi tanıma

    AHMET ALP KINDIROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. LALE AKARUN