Etkileşimli uygulamalar için gerçek zamanlı hareket tanıma
Real time motion recognition for interactive applications
- Tez No: 346455
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Bilişim teknolojilerinin son yıllardaki hızlı ilerleyişi yeni teknolojik aygıtları da beraberinde getirmiştir. Hayatımızın her alanında daha çok kullanmaya başladığımız bu ürünler yazılımsal gelişiminin yanında donanımsal olarak da farklılık geçirmiş, laptoplar yerini tablet bilgisayarlara; tuşlarsa yerini dokunmatik ekranlara bırakmaya başlamıştır. Hareket tanıma sistemleri de bu teknolojiler arasında olup, her geçen gün üzerine yeni teknikler ve algoritmalar geliştirilmektedir. Yaşantımıza oyun sektörü ağırlıklı olarak girmeye başlayan hareket tanıma sistemlerinin önümüzdeki yıllarda sağlık, güvenlik ve eğitim gibi alanlara da yayılması beklenmektedir. Bu tez çalışmasında hareket tanıma sistemleri teorik olarak ele alınmış, öne çıkan ürünler ve yapılan çalışmalar üzerinde durulmuştur. Tezin uygulama aşamasında web kamerası kullanılarak gerçek zamanlı el hareketi tanıma işlemi gerçekleştirilmiştir. Öncelikle görüntü içerisinden el bölgesi tespit edilmiştir. Ardından elin sağ-sol, aşağı-yukarı ve belirli bir noktada bekleme hareketlerine göre etkileşimli olarak kontrol işlevi yerine getirilmiştir. El hareketlerine dayanan etkileşimli ?tavşan yakalama? oyununun kontrol edilmesi, bu tez çalışmasının son aşamasını oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
The rapid progress of information Technologies came with new technological devices. Theese products that we started to use much more in every aspect of our lives, went through changes not only in software but also in hardware, laptops are being replaced by tablet computers; and keyboards gave place to the touch screen displays. Motion recognition systems are among these Technologies and new techniques and algorithms are developed about them every day. the motion recognition systems which started to enter to our lives mainly in game industry, in the coming years, are expected to spread to areas such as health care, security and education. In this study, motion recognition systems are discussed theoretically, featured products and conducted studies are emphasized. During the implementation phase of the thesis, real-time hand motion recognition is executed using webcam images. Primarily, area of the hand is identified within the image used in. After that, control function is fulfilled interactively by the actions of hand's right-left, up-down movement and waiting at a certain point. Based on hand movements, controlling the interactive
Benzer Tezler
- Manipulation of visually recognized objects using deep learning
Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi
ERTUĞRUL BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- Hand gesture recognition
El hareketi tanıma
AHMET BİRDAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. REZA HASSANPOUR
- Object-aware interactive perception
Nesne farkındalıklı etkileşimli algılama
ÇAĞATAY KOÇ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SANEM SARIEL UZER
PROF. DR. SİNAN KALKAN
- Design and control of an autonomous blimp
Otonom hava aracı (Zeplin) tasarımı ve kontrolü
ERTUĞRUL BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR