Modellbasierte Erkennung von Selektionsgesten

Abstract

In dieser Bachelorarbeit wird ein System zur Erkennung von Selektionsgesten zur Gestensteuerung erstellt. Dazu wird die Bewegung des Nutzers mittels Pose Estimation aus RGB-Videos erfasst und Gesten mittels Dynamic Time Warping erkannt. Auch das Ziel der Selektion wird über geometrische Operationen bestimmt. Der entwickelte Prototyp demonstriert mit einer Accuracy von 0, 73 das Potential des Ansatz.

A system for the recognition of selection gestures was developed for this bachelor thesis. The system uses Pose Estimation to extract the Users Pose from RGB-videos. Gestures are classified in the pose data with the Dynamic Time Warping Algorithm. The targets of the selection is determined using geometric operations. The developed prototype shows the potential of the design with an accuracy of 0, 73.