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: El fonksiyonları, Müzik aletleri, Sinir ağları, Hand functi̇ons, Musical instruments, Nerve net
- 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: Belirtilmemiş.
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
- 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
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- An implementation of machine learning algorithms for hand gesture recognition
El hareketlerini tanıma için makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanması
AYBÜKE KEÇECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ZİNCİR
- 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
- Generative vs. discriminative models for vision based hand gesture recognition
Görüntü tabanlı el hareketi tanıma için üretici ve ayrıştırıcı modeller
CEM KESKİN
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY