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.
Author: | Kristine Hein |
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URN: | urn:nbn:de:101:1-201108114725 |
Year of Completion: | 2010 |
Document Type: | Master's Thesis |
Language: | German |
Publishing Institution: | Hochschulbibliothek der Technischen Hochschule Köln |
Date of Publication (online): | 2011/08/11 |
GND-Keyword: | Klassifikation; Unüberwachtes Lernen |
Tag: | Gestenerkennung; Wii-Controller Slow Feature Analysis; Wiimote; classification; gesture recognition; unsupervised learning algorithm |
Institutes: | Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) / Fakultät 10 / Institut für Informatik |
Dewey Decimal Classification: | 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 000 Allgemeines, Wissenschaft / 004 Informatik |
Open Access: | Open Access |