Visszacsatoláson alapuló gesztusfelismerő rendszer fejlesztése

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Pataki Béla
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Munkámat forráskutatással kezdtem, amiben kitértem a HCI céleszközeire, illetve áttekintettem a képfeldolgozás gyakoribb algoritmusait.

Mivel a HCI az 1970-es évek óta egy kutatott terület, számos eszközt gyártottak különböző működési elveken. A leggyakoribb eszközök 2010-ig a különböző típusú kesztyűk voltak, viszont ezek nem is adtak teljes értékű interakciós élményt (nem egyszer problémát okozott a pontosság, vagy a kalibráció), és nem is túl olcsók egy felhasználó számára. Az elmúlt pár évben jelentek meg a vizuális információval működő céleszközök, mint a Kinect és a LeapMotion, illetve a nem vizuális, karszalagként használandó Myo. Főleg a Kinect hatására kezdődött el az újszerű technológiák fejlesztése, viszont eddig nem sikerült mérhetően felvenni a versenyt a Kinect-tel teljesítmény terén.

Bár ezeknek az eszközöknek az ára már megközelíti a felhasználó által elérhető árat, én szerettem volna a már meglévő eszközökre fejleszteni saját rendszert. Ehhez áttekintettem az eddigi munkákat, amik hasonló célokat tűztek ki. Elemeztem a gyakoribb algoritmusokat, feldolgozási lépéseket robosztusságuk és gyorsaságuk szerint. Utánajártam, hogy mik azok a fejlesztő könyvtárak, amik támogatják a képfeldolgozást, és megvizsgáltam, hogy milyen visszacsatolási módszerekkel lehet segíteni a felhasználót a rendszer használatának elsajátításában.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.