Diplomarbeit

Thema:

Videobasierte Gestenerkennung für die 3D-Interaktion in virtuellen Umgebungen

Fachbereich1:

Fachbereich2:

Summary:

Diese Diplomarbeit war ein Thema aus dem Bereich Human-Computer-Interface (HCI) Die Hauptaufgabe aller Beiträge aus diesem Bereich ist es, die Schnittstelle Mensch-Computer zu verbessern.<br>Dabei soll die Umgebung an die Bedürfnisse und Gewohnheiten des Menschen angepasst werden, und nicht umgekehrt. <p> Das Ziel dieser Arbeit war es, für einen Stereo Projektionstisch ein Umfeld zu schaffen, daß ein Arbeiten über diesen Tisch ermöglicht. Das "Arbeiten" besteht vor allem darin, Gesten mit der Hand auszuführen, und interaktiv auf die Situation, die sich auf dem Tisch darstellt, einzuwirken. Dabei soll der bisher benutzte Datenhandschuh, der den Benutzter stark einschränkte, ersetzt werden. Um die benötigten Sensordaten zu bekommen, wurde auf eine Standard Videokamera zurückgegriffen. <br> Das Gestenerkennungssystem war zusätzlich durch folgende Randbedingungen gekennzeichnet: <br> 1) Benutzerunabhängig <br> 2) Echzeitfähigkeit <br> 3)Projektionstisch als Aktionsbereich. <p> Es mussten somit Methoden entwickelt werden, die diese drei Forderungen gleichzeitig erfüllen. Der Hauptschwerpunkt dieser Arbeit lag dabei, auf der summierten Signatur, die als wesentliches Merkmal entwickelt wurde. Durch einen geeigneten Klassifikator, die Korrelationsanalyse, konnten u.a. die geforderten Randbedingungen eingehalten werden. <p> Durch verschiedene Parametereinstellungen kann das System an unterschiedliche Situation angepaßt werden. Ein graphische Oberfläche ermöglicht das einfache Benutzen und Erstellen von neuen Datenbanken mit statischen Gesten. Eine Schwierigkeit dabei ist, daß sich die verschiedenen Gesten einer Klasse nicht nur in der Lage, Größe und Position unterschieden, sondern auch in sich verschieden waren. Es hat sich aber gezeigt, daß dennoch gute Ergebnisse erzielt werden konnten. Das Ergebnis ist dabei von der Anzahl der Klassen einer Datenbank und der Referenzgesten, mit der eine Klasse trainiert wurde, abhängig. Durch verwenden von bekannten Algorithmen aus der Scankonvertierung kommt die Ermittlung der summierten Signatur, sowie die anschließende Korrelation ohne Gleitpunktoperationen aus. <br> Somit wurde eine Bildgröße von 254x192 Pixel noch ohne erkennbare Verzögerung verarbeitet. Bei noch höheren Auflösungen, wie die Laufzeit hauptsächlich durch die Segmentierung vergrößert.

Hochschule:

Seiten:

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Abgabe:

30.11.2006 16:58:31

Note:

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