Hand gesture recognition for music player system using convolutional neural network
Evrensel sinir ağı kullanarak müzik çalar sistemi için el jestleri tanıma
- Tez No: 768992
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKAN KOYUNCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Bireyler arasındaki iletişimde jestlerin kullanılması, işaret dillerinde olduğu gibi bu tür bir iletişim açıkça doğrudan olmasa bile, küresel olarak herhangi bir kültürde yaygın olarak kullanılan bir iletişim şeklidir. Cihazların etkileşiminin artması ve insan-bilgisayar etkileşimi için arayüz arayışlarının artmasıyla, bilgiyi çok doğal bir şekilde insanca iletmenin bir yolu olduğu için, bu ihtiyacı karşılamak için jestler giderek daha fazla araştırıldı. İşaret Dili, ancak sonuçlar daha sonra yalnızca tek elle gerçekleştirilen herhangi bir jest veya harekete genişletilebilir. Elbette, bu hareketler kesin olarak tanınabilse bile, kullanıcı bu tür hareketleri doğal olarak bir makinenin önünde gerçekleştiremedikçe, pratik kullanımlarda çok az kullanımları olacaktır. Bunu akılda tutarak, sadece daha önce bahsedilen Terazi burçlarını tanımakla kalmayacak, aynı zamanda kullanıcı bunları birbiri ardına sırayla yürütürken, duraklamalar olmadan tanınsalar bile.
Özet (Çeviri)
The use of gestures in communication between individuals is a form of communication widely used in any culture globally, even when this type of communication is not expressly direct as in the case of sign languages. Because it is a way of transmitting information so naturally human, with the increase in the interactivity of devices and the search for interfaces for human-computer interaction, gestures have been increasingly explored to cover this need In this work, we evaluated the 26 signs of the Sign Language but the results can then be extended to any gesture or movement performed with only one hand. Certainly, even if these gestures can be recognized precisely, they will have little use in practical uses, unless the user can perform such gestures, naturally, in front of a machine. It is with this in mind that we will seek not only to recognize the signs of Libras already mentioned, but even if they are recognized without pauses, while the user executes them in sequence, one after the other
Benzer Tezler
- 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
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Emotion recognition using deep learning focusing on the hand and facial expressions
El ve yüz ifadelerine odaklanan derin oğrenmeyi kullanarak duygu tanıma
HASANAIN JAWAD RADEEF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YILMAZ AR
- Gesture learner machine for recognizing symbols and numbers
Sembolleri ve sayıları tanıma için hareket öğrenen makine
CHYA FATAH AZIZ AZIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASAF VAROL
- Hand gesture recognition via CNN-LSTM neural networks and EMG signals
CNN-LSTM sinir ağları ve EMG sinyalleri ile el hareketi tanıma
ZAHRAA GHALIB HADI SAWAFI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL
- Vision based real-time continuous 3d hand gesture recognition interface for generic applications based on input-output hidden markov models
Girdi-çıktı saklı markov modelleri ile gerçek zamanlı olarak üç boyutlu el hareketlerinin tanınmasına dayanan görü tabanlı etkıleşimli arayüz
CEM KESKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN