Fulltext available Open Access
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dc.contributor.advisorWendholt, Birgit-
dc.contributor.authorZajonz, Michael
dc.date.accessioned2020-09-29T12:52:03Z-
dc.date.available2020-09-29T12:52:03Z-
dc.date.created2014
dc.date.issued2015-01-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12738/6847-
dc.description.abstractDiese Arbeit bietet eine Softwarelösung für das Problem der Aufzeichnung und Wiedererkennung von Körperposen und -gesten. Auf Basis einer ausführlichen Betrachtung der theoretischen Grundlagen wird der gewählte Lösungsansatz gegen vergleichbare Arbeiten abgegrenzt und die Auswahl begründet. Das Ergebnis der Arbeit – ein Softwarepaket aus Programmbibliothek zur Erkennung eines de nierten Posen-/Gestenrepertoires, sowie ein Werkzeug zur Anfertigung eines solchen Repertoires – wird detailliert beschrieben. Die Grundlage des gewählten Ansatzes liegt in der Erkennung/Aufzeichnung von Schlüsselposen auf Basis eines von einem optischen Sensor bereitgestellten Skelett-Modells. Anhand eines Beispiel- Repertoires wird die Leistungsfähigkeit der Lösung mit Hinblick auf Trainingsumfang und Erkennungsqualität abgeschätzt. Der Anhang bietet unterstützende Dokumentation, die die primären Anwendergruppen (Informatiker und Interaktionsdesigner) an die Verwendung des im Rahmen dieser Arbeit entstandenen Softwarepakets heranführt.de
dc.description.abstractThis paper presents a software solution to the problem of recording ang recognizing human body poses and gestures. Based on a thorough review of the problem’s theoretical foundations a number of possible solutions are evaluated and the choices made justi ed. The result of this work is a software package made up of a program library for recognition of a given pose/gesture set, as well as a tool to create such a pose/gesture set and is described in detail. The chosen approach takes a skeleton model from an optical sensor and uses that for detection and recording of key poses. Using an example pose/gesture set the performance of the solution is examined in regard to required trainig e ort and recognition quality. The appendix to this paper o ers supporting documentation to aid the primary target audience (Computer Scientists and Interaction Designers) in employing the created software package.en
dc.language.isodede
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/-
dc.subjectNUIde
dc.subjectKörperposende
dc.subjectKörpergestende
dc.subjectPosende
dc.subjectGestende
dc.subject.ddc004 Informatik
dc.titleEntwicklung eines Tools zur Aufzeichnung und Wiedererkennung von Körper-Posen und -Gestende
dc.typeThesis
openaire.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
thesis.grantor.departmentDepartment Informatik
thesis.grantor.placeHamburg
thesis.grantor.universityOrInstitutionHochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg
tuhh.contributor.refereeMeisel, Andreas-
tuhh.gvk.ppn814188710
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18302-reposit-68498-
tuhh.note.externpubl-mit-pod
tuhh.note.intern1
tuhh.oai.showtrueen_US
tuhh.opus.id2821
tuhh.publication.instituteDepartment Informatik
tuhh.type.opusBachelor Thesis-
dc.subject.gndKinect
dc.type.casraiSupervised Student Publication-
dc.type.dinibachelorThesis-
dc.type.driverbachelorThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.thesisbachelorThesis
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.dnb.statusdomain-
item.advisorGNDWendholt, Birgit-
item.languageiso639-1de-
item.fulltextWith Fulltext-
item.creatorGNDZajonz, Michael-
item.openairetypeThesis-
item.grantfulltextopen-
item.creatorOrcidZajonz, Michael-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
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