Tanuló képfeldolgozó algoritmusok alkalmazása kézjelek felismerésére

OData támogatás
Konzulens:
Kovács Viktor
Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék

A számítógép felhasználók között megjelent az igény az új típusú kezelői interfészek iránt. Ennek következtében kezdenek elterjedni az egér és billentyűzet kombinációtól eltérő beviteli eszközök, így a kézmozdulatokkal, vagy akár a pupilláink mozgásával történő vezérlésre is van már lehetőség. Ezek hátránya, hogy a hardver költség meglehetősen nagy a jó minőségű kamerák miatt. Erre a problémára talált megoldást a CozyTap, azzal, hogy a laptop beépített kameráját használja, amelynek a képét egy egyszerű tükör segítségével vetít a billentyűzetre. Használatához egy pillanatra sem kell levennünk a kezünket a billentyűzetről, egyszerű kézmozdulattal aktiválhatjuk a kurzor mozgatását.

Munkám célja, hogy a CozyTap rendszerét kiegészítsem egy újabb funkcióval, amellyel saját kézmozdulatokat taníthatunk be a rendszernek, és kapcsolhatunk hozzá személyre szabott funkciókat. Ehhez a létező rendszer biztosít számomra szegmentált képeket a felhasználó jobb kezéről, illetve ugyanerről a kézről 9 jellegzetes pont koordinátáit.

Munkám során utána jártam, hogy milyen tanuló algoritmusokat lehet használni erre a célra. Ezek közül a kettő legígéretesebbet kiválasztva készítettem egy programot, amely a szükséges adatokat egy szöveges fájlból kiolvassa, betanítja az algoritmust, majd kereszt-validációval teszteli azt. Az algoritmusok paramétereit széles intervallumban teszteltem, valamint megvizsgáltam, hogy mennyire függenek az eredmények a tanító adatok minőségétől, mennyiségétől és változatosságától.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.