Recognition of hand gestures using deep belief network and image segmentation
Derin inanç ağı kullanılarak el hareketlerinin tanınması ve görüntü segmentasyonu
- Tez No: 782738
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAH HUZEYFE KÖSE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu yazıda, el şekillerinin tanınmasına odaklanılarak jest tanıma problemi ele alınmaktadır. Dikkate alınacak parametrelerin sayısı (eklem açıları, el pozisyonu, üç boyutlu oryantasyon ve kas ve cilt deformasyonları) nedeniyle, el şeklini tanımanın izole problemi bile geleneksel deterministik algoritmaları kullanan bir çözüm için çok karmaşık hale gelir. Makine öğrenimi yöntemleri. Bu yazıda, İşaret Dilinin 26 işaretini değerlendirdik, ancak sonuçlar daha sonra tek elle gerçekleştirilen herhangi bir jest veya harekete genişletilebilir. Elbette, bu jestler tam olarak tanınsa bile. Anahtar Kelimeler — PSO, Makine öğrenimi, Optimizasyon, WSN
Özet (Çeviri)
In this paper the problem of gesture recognition is addressed with a focus on the recognition of handshapes. Due to the number of parameters to be considered (joint angles, hand position, three-dimensional orientation, as well as muscle and skin deformations), even the isolated problem of handshapes recognition becomes very complicated for a solution using conventional deterministic algorithms. Machine learning methods. In this paper, 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. Keywords—PSO, Machine learning, Optimization, WSN
Benzer Tezler
- El hareketlerinin derin öğrenme tabanlı tanınması ve artırılmış gerçeklik uygulaması geliştirme
Deep learning based recognition of hand gestures and development of augmented reality application
OSMAN GÜLER
Doktora
İngilizce
2021
Düzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- 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
- Acil yardım çağrısı jestlerinin bilgisayarla görü ve derin öğrenme yöntemleriyle gerçek zamanlı tespiti
Real-time detection of emergency call gestures using computer vision and deep learning methods
FERHAT ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Sakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Derin öğrenme kullanarak işaret dili rakam tanıma
Sign language digit recognition using deep learning
HACER GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Ankara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Hand gesture recognition from sEMG signals based on similarity learning
Benzerlik öğrenmesine dayalı sEMG sinyallerinden el hareketlerinin tanınması
SEMİH ÇELİK