Geri Dön

Human body tracking and hand gesture recognition in RGB-D data

RGB-D verilerinden insan takibi ve el hareketlerinin tanınması

  1. Tez No: 455601
  2. Yazar: ABDULLAH AYAPBEK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALDUN SARNEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Bu çalışmanın amacı bir sistemi beden hareketleri yardımıyla fare veya klavye kullanmadan doğal yollarla kontrol edebilmektir. İnsan-makine arayüzlerinde bu güne kadar bilgisayar kodları ve grafik ara yüzleri kullanılmıştır. Ancak bu alandaki eğilim doğal kullanıcı arayüzü kullanılarak, bilgisayarla insanlarla olduğu gibi doğal yollarla iletişim kurmaktır. Buradaki amaç insan-makine arayüzünü etkili bir şekilde görünmez kılabilmektir. Kinect sensörler, bu alandaki çalışmanın ana unsurlarından biri olan ve insan hareketlerine duyarlı sistemlerin temellerinden biri sayılabilecek derinlik algılama konusunda son zamanlarda büyük ilerlemeler kaydetmiştir. Bu çalışmanın ana amacı, bilgisayarla doğal yoldan etkileşim kurabilmek için insan vücudunu takip etmek ve yapılan hareket ve pozları algılamaktır. Bu kapsamda bir akıllı ev sistemi simüle edilmiştir. Bu akıllı ev sisteminde, Kinect sensörün derinlik verilerini kullanan iki önemli uygulama, robotik araç kullanma simülasyonu ve yapay sinir ağları kullanarak bir kullanıcının havaya yazdığı el yazısı rakamlarının tanınmasıdır. En kapsamlı çalışma, derinlik verilerinden 60 öznitelik çıkartan ve yüzde 99,8 gibi yüksek bir tanıma oranını başaran el yazısı rakamlarını tanıma uygulaması üzerinde yapılmıştır. Bu çalışmadan elde edilen çıktılar medikal, endüstri, robotik ve eğitim gibi birçok alanda kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

The aim of this work is to control a system with natural interactions like gestures and poses. So far,“command line interface”and“graphical user interface”have been commonly used. Now, the new trend is“natural user interface”which allows to interact with computers just like we interact with other people. The effort here is to develop a human–machine interface which is effectively invisible. Kinect sensor is one of the devices that has made big progress in depth sensing that is main component of touchless and gesture based approach in this field. The main purpose of this work is to track human body and recognize gestures to interact with computer naturally. In this context, a smart home system has been simulated. Two major applications in this smart home system, that use and process the Kinect sensor's depth data, are simulation of a robotic car drive and recognition of a user's mid-air handwritten digits by artificial neural networks. The most comprehensive work has been done on the handwritten digit recognition application that extracts 60 features from depth data and achieves a high recognition rate of 99.8 percent. The outcomes of this work can be used in variety of areas such as medicine, industry, robotics and education.

Benzer Tezler

  1. Gait analysis and its implemantation

    Gait analizi ve uygulaması

    SERHAT GÜVENİLİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYeditepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEM ÜNSALAN

  2. Biometric identification and authentication using time series classification of mouse and eye movements

    Fare ve göz hareketlerinin zaman serileri sınıflandırma yöntemleri kullanılarak biometrik tanıma ve kimlik doğrulamada kullanılması

    FEDAA K. M. ELDERDESAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Şehir Üniversitesi

    Endüstri ve Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN

  3. Madde kullanımını tetikleyen faktörlerin mekânsal analizi yoluyla atık suda tespit edilen uyuşturucunun kaynak tahmini

    Resource estimation of drug detected in wastewater through the spatial analysis of the factors trigging substance use

    YAĞMUR AHISKALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU

  4. Galvanik cilt tepkisi ve göz takibi tekniklerinin entegrasyonu ile biyometrik ölçüm uygulamaları

    Biometric measurement applications with the integration of galvanic skin response and eye tracking techniques

    CAN YAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyoteknolojiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoteknoloji ve Biyogüvenlik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERTAÇ EROĞLU

  5. Detect and Count Human Physical Motion During Exercise

    Egzersiz esnasında fiziksel insan hareketlerin algılanması ve sayılması

    BURAK ÖZEROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EDİZ ŞAYKOL