Gesture learner machine for recognizing symbols and numbers
Sembolleri ve sayıları tanıma için hareket öğrenen makine
- Tez No: 463044
- Danışmanlar: PROF. DR. ASAF VAROL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: El Hareketleri, İnsan Bilgisayar Etkileşimi, Kinect, K-En Yakın Komşu, Naive Bayes, İşaret Dili, Destek Vektör Makineleri, Hand Gesture, Human Computer Interaction, Kinect, k-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Sign Language, Support Vector Machine VII
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Sembolleri ve Sayıları Tanıma için Hareket Öğrenen Makine El hareketi tanıma (Hand Gesture Recognition-HGR) son yıllarda daha büyük ve güçlü bir şekilde dikkat kazanan bir sistemdir. Bunun nedeni, kullanışlı uygulamaları ve insan bilgisayar etkileşimi (Human Computer Interaction-HCI) kavramına dayanarak makine ile etkin bir şekilde iletişime geçebilmesidir. Bu tez, bir yazılım aracı kullanarak HGR sistemi için bir yaklaşım sunmaktadır. Geliştirilen sistem, gerçek zamanlı görüntüyü bir girdi olarak okur ve bunu el işaretlerinin eğitim seti örnekleriyle karşılaştırır. Bu yaklaşımda, eşik bölgelerinin tespiti için deri algılama tekniği kullanılmıştır ve kullanılan el hareketleri ve tanıma işlemi için k-En Yakın Komşu (k-NN), Naive Bayes (NB) ve Destek Vektör Makinesi (SVM) olmak üzere üç makine öğrenmesi metodu kullanılmıştır. Kullanılan el hareketleri Irak işaret dilinde kullanılan sayı ve sembolleri tanımak için derinlik algılayıcısı olan bir Kinect kamera kullanarak alınmıştır. Bu tezde sunulan sonuçlar, özel ihtiyaçları olan bireylerle normal bireyler arasındaki iletişimin iyileştirilmesinde gerçekleştirilmiştir. Buna ek olarak, sunulan çalışma farklı ülkelerdeki işaret dillerinin manasını anlamak için araç olarak kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Hand Gesture Recognition (HGR) is a system that has gained a great and more powerful attention in the recent years. This is due to its useful applications and the ability to contact with machine effectively based on the concept of Human Computer Interaction (HCI). This thesis presents an approach for HGR system using a software tool. The developed system reads the real time image as an input and then it compares it with the training set samples of hand signs. In this approach, for detecting the threshold regions, skin detection technique has been used and for recognition process three Machine Learning methods have been used such as k-Nearest Neighbors (k-NN), Naïve Bayes (NB) and Support Vector Machine (SVM). The used hand gestures are for recognizing numbers and symbols available in the Iraqi sing language using a Kinect camera that has a depth sensor. The results presented in this thesis are realized in improving the communication between individuals with special needs and normal individuals. In addition, the presented work can be used as means for understanding the meaning of sign language in different countries.
Benzer Tezler
- Gesture imitation learning in human-robot interaction
Taklit yolu ile hareket öğrenme ınsan robot etkileşimi
ITAUMA ISONG ITAUMA
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HATİCE KÖSE-BAĞCİ
- MYO bileklik kullanılarak alınan parmak hareketlerine ait EMG işaretlerinin makine öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
Classification using machine learning methods of finger gesture EMG signals acquired with MYO armband
MUHAMMED ERDİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CENGİZ TEPE
- Makine öğrenmesi ile cerrahi hareket tanıma
Surgical gesture recognition with machine learning
SİMGE NUR KABATAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- El hareketlerinin kinect ile komut olarak algılanması
Recognition of hand gestures with kinect as commands
JULIUS BAMWENDA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM
- Communication through diagrams:Division of labor between gestures and arrows
Dayagramlar araciliğiyla iletişim: El hareketleri ve oklar arasindaki işbirliği
MELDA COŞKUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CENGİZ ACARTÜRK