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Gestenerkennung mit der SFA : Klassifizierung von beschleunigungsbasierten 3D-Gesten des Wii-Controllers

Gesture recognition with SFA : classification of acceleration-based 3D gestures of the Wii-Controller

  • In dieser Arbeit wurde die Slow Feature Analysis (SFA) auf ihre Einsatzmöglichkeiten zur Gestenerkennung zu untersuchen. SFA ist ein Lernalgorithmus, der aus den Neurowissenschaften stammt und aus sich schnell verändernden Signalen, die langsamsten Merkmale herausfiltert. Als Gesten werden in diesem Fall beschleunigungsbasierte dreidimensionale Signale des Wii-Controllers von Nintendo betrachtet. Für die Untersuchungen wurden fünf unterschiedliche Gesten von zehn Probanden verwendet. Diese Gesten liegen in Form von mehrdimensionalen Zeitreihen vor, die die Messwerte der Beschleunigungssensoren des Wii-Controllers enthalten. Die Gestendaten wurden mit einer Java-Anwendung aufgezeichnet, mit der die Wiimote über Bluetooth verbunden ist. Für die Untersuchungen wurde eine Implementierung des SFA-Toolkits (MATLAB, SFA-TK) verwendet und die Ergebnisse mit denen anderer gängiger Verfahren verglichen. Untersucht wurde hierzu sowohl die Klassifizierung von Gesten, als auch Ansätze zur Segmentierung, dem Erkennen von Anfang und Ende einer Geste.

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Metadaten
Verfasserangaben:Kristine Hein
URN:urn:nbn:de:101:1-201108114725
Jahr der Fertigstellung:2010
Dokumentart:Masterarbeit/Diplomarbeit
Sprache:Deutsch
Veröffentlichende Institution:Hochschulbibliothek der Technischen Hochschule Köln
Datum des Hochladens:11.08.2011
GND-Schlagwort:Klassifikation; Unüberwachtes Lernen
Freies Schlagwort / Tag:Gestenerkennung; Wii-Controller
Slow Feature Analysis; Wiimote; classification; gesture recognition; unsupervised learning algorithm
Fakultäten und Zentrale Einrichtungen:Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) / Fakultät 10 / Institut für Informatik
DDC-Sachgruppen:000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 000 Allgemeines, Wissenschaft / 004 Informatik
Open Access:Open Access