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E-Book

Robuste Handkonturerkennung

Initialisierung eines Handtrackingverfahrens

AutorOliver Jorkisch
Verlagdiplom.de
Erscheinungsjahr2007
Seitenanzahl86 Seiten
ISBN9783836605359
FormatPDF
Kopierschutzkein Kopierschutz/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis48,00 EUR
Inhaltsangabe:Einleitung: Die Hand wird in der Informatik als Interaktionsinstrument zunehmend wichtiger. Schon heute gibt es einige Systeme bei denen der Benutzer seine Eingaben nicht mehr mit Maus und Tastatur, sondern mit Hilfe seiner Hände vornimmt. Der große Vorteil hiervon ist, dass man Objekte wie in der realen Welt manipulieren kann. Z.B. ist es nicht ganz klar, wie man ein 3D-Objekt wie eine Tasse mit Maus und Tastatur greift. Mit der Hand ist diese Aufgabe ganz natürlich ausführbar und muss nicht extra erlernt werden. Um eine solche Interaktion zu unterstützen ist ein Handtracking notwendig. Man unterscheidet hierbei zwischen einem System zur Erkennung vorher festgelegter Gesten und einem Tracking aller möglichen Handstellungen. Bei der Gestenerkennung können nur solche Gebärden erkannt werden, die dem auch System bekannt sind. Diese Menge ist beschränkt und muss vor dem Tracking festgelegt werden. Das Verfahren kann man daher auch als eine Klassifizierungsaufgabe betrachten. Hier wird ausschließlich das vollständige Handtracking betrachtet, da es flexibler einsetzbar ist, und keinen Beschränkungen hinsichtlich der Anzahl der verschiedenen zu erkennenden Handstellungen unterliegt. Problemstellung: Hier wird ein Verfahren präsentiert, welches die Handkontur ohne Vorkenntnis erkennen kann. Das Verfahren soll in der Lage sein die Hand auch unter schwierigen Bedingungen wie Verdeckung, schlechten Lichtverhältnissen oder verrauschten Bildern zu erkennen. Hierdurch wird die Initialisierung eines Handtrackingvorgangs erheblich vereinfacht. Durch ein Verfahren zur Erkennung der Handkontur ohne Vorkenntnisse entfällt die Notwendigkeit, zu Beginn des Handtrackings ein manuelles matching durchzuführen. Der Benutzer muss lediglich seine Hand zu Beginn des Trackings in einer vorgeschriebenen Geste zeigen, und die Konturerkennung führt die Initialisierung durch. Eine auf diese Weise korrekt erkannte Hand bietet eine sehr viel bessere Initialposition, als bei der manuellen Initialisierung. Der Startzustand des Handtrackingalgorithmus wird demnach optimal bestimmt. Beim anschließenden ersten Durchgang des Trackings der Hand startet das Optimierungsverfahren dann aus einer ähnlichen Startposition, wie im weiteren Verlauf auch. Dient während des Trackings der zuletzt erkannte Handzustand als Schätzung des aktuellen, bietet die erkannte Handkontur am Anfang eine (mindestens) ebenso gute Annahme. Durch die Erkennung der Handkontur erhält man auch eine [...]

Dipl. Informatiker Oliver Jorkisch, Studium der Informatik an der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Abschluss 2006. Aktuell als Software Berater im Java / Webumfeld tätig.

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Inhaltsverzeichnis
Robuste Handkonturerkennung - Initialisierung eines Handtrackingverfahrens1
Inhaltsverzeichnis3
1. Einleitung5
1.1. Überblick über verschiedene Handtrackingverfahren6
1.2. Das Handtrackingsystem der Uni Bonn8
1.3. Zielsetzung dieser Arbeit12
2. Instrumente für die Segmentierung von Bildern15
2.1. Snakes17
2.2. Diffusion Snakes20
2.3. Simplified Diffusion Snakes21
2.4. (Simplified) Diffusion Snakes mit Vorabinformationen22
3. Der Minimierungsprozess24
3.1. Aktualisierung der Approximationsfunktion26
3.1.1. Diffusion Snake26
3.1.2. Cartoon Limit30
3.2. Aktualisierung der Kontur31
3.2.1. Diffusion Snake31
3.2.2. Cartoon Limit34
4. Erstellung der Trainingsdaten35
4.1. Hautfarbesegmentierung37
4.1.1. Konvertierung von RGB nach HSV38
4.1.2. Trainieren der Hautfarbesegmentierung39
4.2. Erkennung von Handfeatures in Binärbildern41
4.3. Ausrichtung der B-Splines44
4.4. Berechnung der Kovarianzmatrix für das Trainingsset47
5. Die Priorenergie49
5.1. Zentrierung der Kontrollpunkvektoren50
5.2. Ausrichtung mit Hilfe der Frobenius Norm52
5.3. Berechnung der Priorenergie54
6. Ergebnisse55
6.1. Ellipse55
6.1.1. Cartoon Limit57
6.1.2. Diffusion Snake60
6.2. Hand63
6.2.1. Cartoon Limit65
6.2.2. Diffusion Snake69
7. Fazit & Ausblick72
7.1. Fazit72
7.2. Ausblick74
8. Appendix A: Bestimmung des optimalen Winkels bei der Ausrichtung zweier Konturen75
9. Appendix B: Ableitung des zweiten Terms der Priorenergie77
10. Appendix C: Die Euler-Lagrange Gleichung im Zweidimensionalen78
11. Appendix D: Die Frobenius Norm81
12. Literaturverzeichnis82
13. Abbildungsverzeichnis84

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