İşaret dilinin bilgisayarlı yorumlanması
Computer-based sign language interpretation
- Tez No: 244507
- Danışmanlar: PROF. DR. VASİF V. NABİYEV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında işitme engellilerin kullandığı, işaret dilinin bilgisayarlı yorumlanması hedeflenmiştir. Bunun için, işaret dilinde kullanılan kelimelerinin temsil şeklini belirlemek ve bu şekli kullanarak sınıflandırma işlemlerinin yapılması gerekmektedir.İlk olarak, verilerin elde edileceği videoda elin hareketinin takibi gerçekleştirilmiştir. Nesne takibi için ortalama kayma algoritması kullanılmıştır. Böylece zaman içinde elin şeklindeki değişim ve yörüngesi elde edilmektedir.Bir sonraki aşamada elde edilen yörüngeden özellik vektörleri çıkarılmaktadır. El şeklinin özellik vektörlerini çıkarmak için, Zernike momentler hesaplanmaktadır.Son olarak da çeşitli el işaretlerinin tanınması için saklı Markov model sınıflandırması önerilmiştir. Tanıma işleminde eğitilmiş sistemdeki işaretler arasındaki benzerliğe göre karar verilmektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, it is aimed to interpret sign language used by deaf people based on computer. For this, it is required to determine representations for words used in the sign language and perform classification by using these representations.First of all, hand motion tracking in the video where datas are extracted from was implemented. For object tracking, mean shift algorithm was used. Thus, change in hand shape in time and trajectory of hand were obtained.In the next step, the feature vectors were extracted from the obtained trajectory. To extract hand shape feature vectors, Zernike moments were computed.Finally, hidden Markov model classification was proposed for various types of hand gesture recognition. The decision regarding in recognition was made based on similarity among signs in the trained system.
Benzer Tezler
- Transfer learning based facial emotion recognition and action unit detection
Transfer öğrenme tabanlı yüz ifadesinden duygu tanıma ve eylem birimi tespiti
SÜLEYMAN ENGİN BAĞLAYİCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Facial expression analysis foran online usability evaluation platform
Çevrimiçi kullanılabilirlik değerlendirme platformu için yüz ifadesi analizi
ALİ AZMOUDEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Investigation of timbral qualities of guitar using wavelet analysis
Gitarın tınısal özelliklerinin dalgacık analizi kullanılarakaraştırılması
ŞAFAK EKMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
PROF. DR. CAN KARADOĞAN
- Elektrokardiyogram vurularının GAL ağı yardımıyla sınıflandırılması
Classification of electrocardiogram beats using GAL network
SELİN METİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KORÜREK
- American sign language recognitionusing YOLOv4 method
Amerikan işaret dili tanımıYOLOv4 yöntemini kullanma
ALI MAHMOOD SHAKIR AL-SHAHEEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇEVİK