Vision-based tracking and recognition of dynamic hand gestures
- Mensch Maschine Interaktionen gewinnen zunehmend an Bedeutung. Diese Arbeit behandelt das Problem der visuellen Gestenerkennung, der Kommunikation einer Person mit einem Computer über eine handelsübliche Kamera. Das in dieser Arbeit entwickelte Erkennungssystem wurde auf Daten der Britischen Gebärdensprache gestestet. Die Gestenerkennung wird in kleinere, einfacher zu lösende, Subprobleme unterteilt. Die zu lösenden Probleme beinhalten das Erkennen und Verfolgen von Körperteilen und die Integration der gewonnen Informationen über die Zeit für die Erkennung der Geste. Jede Gebärde wurde in einem autonomen Modul gespeichert und für die Erkennung eingesetzt. Dies gewährt ein selbständiges Finden des Starts der Gebärde.
Author: | Maximilian KrügerGND |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:294-21015 |
Referee: | Christoph von der MalsburgGND, Andreas D. WieckORCiDGND |
Document Type: | Doctoral Thesis |
Language: | English |
Date of Publication (online): | 2008/01/18 |
Date of first Publication: | 2008/01/18 |
Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Physik und Astronomie |
Date of final exam: | 2007/12/11 |
Creating Corporation: | Fakultät für Physik und Astronomie |
GND-Keyword: | Maschinelles Sehen; Informationsintegration; Gebärdensprache; Hidden-Markov-Modell; Mehragentensystem |
Institutes/Facilities: | Institut für Neuroinformatik |
Dewey Decimal Classification: | Naturwissenschaften und Mathematik / Physik |
faculties: | Fakultät für Physik und Astronomie |
Licence (German): | Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |