Geri Dön

An implementation of machine learning algorithms for hand gesture recognition

El hareketlerini tanıma için makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanması

  1. Tez No: 573938
  2. Yazar: AYBÜKE KEÇECİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ZİNCİR
  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: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yaşar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 51

Özet

Hareket tanıma, insan-bilgisayar etkileşimi (HCI) için son derece önemlidir. Bir el hareketi tanıma sistemi, sözlü olmayan iletişimin doğal, yenilikçi ve modern bir yolunu sağlar. İnsan-bilgisayar etkileşimlerinde geniş bir uygulama alanına sahiptir. El hareketlerinin bilgisayarla tanınması, tıbbi sistemler, insan-bilgisayar etkileşimi gibi birçok uygulamada yaygın olarak kullanılmaktadır, çünkü el hareketi tanıma, insanlara doğal ve sezgisel bir bilgisayar ara yüzü sağlar. Bu çalışmada, kullanıcının artık kas hareketlerini; el protezinin açık / kapalı el, el bileğini döndürmek gibi belirli hareketlerini haritalanması amaçlanmıştır. Bu problemleri çözmek için öncelikle, hangi özelliklerin gerekli olduğuna karar vermek için, bazı sütunları varyasyonları halinde çıkararak deneyler gerçekleştirildi. Oluşturulan veri kümesi ile yapay sinir ağları algoritmalarından birçoğu ile deneyler yapılmış, Naive Bayes, BayesNet, Multilayer Perceptron, Bagging, Hoeffding Tree and Random Forest olan en başarılı algoritmalar arasından Random Forest seçilmiştir.

Özet (Çeviri)

Motion recognition is extremely important for human-computer interaction (HCl). A hand gesture recognition system contributes an organic, creative and brought up to date version of non-verbal communication. HCI has a wide range of applications such as computer recognition of gestures, medical systems, human-robot interaction because gesture recognition make available to people with a characteristic and instinctive computer interface. The aim of the thesis is to map user residual muscle gestures to certain actions of a prosthetic such as open/close hand or rotate the wrist. For this propose, firstly, in order to decide which features are necessary, experiments were performed by removing some features in combination. With created datasets, experiments have been done with many of the artificial neural network algorithms. Random Forest was chosen among the most successful algorithms which are Naive Bayes, BayesNet, Multilayer Perceptron, Bagging, Hoeffding Tree and Random Forest.

Benzer Tezler

  1. Machine learning techniques for surface electromyography based hand gesture recognition

    Yüzey elektromiyografi temelli el jesti tanıma için makine öğrenmesi teknikleri

    ENGİN KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  2. Hand gesture recognition for Turkish sign language using electromyography for human-robot interaction

    İnsan-robot etkileşimi için elektromyografi kullanarak Türk işaret dili için el hareketi tanıma

    MUSTAFA SEDDIQI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  3. Implementation of machine learning algorithms for eeg based controlling of a robotic arm

    Eeg tabanlı robotik kol kontrolü için makine öğrenme algoritmalarının uygulanması

    GÜLŞEN AYLUÇTARHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ZİNCİR

  4. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  5. Konteyner liman operasyonlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi

    Analysis of container port operations using machine learning methods

    ÜSTÜN ATAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU

    PROF. DR. TOLGA KAYA