Yıl 2020, Cilt , Sayı 18, Sayfalar 675 - 682 2020-04-15

Düşük Maliyetli El Jestleri Tanıma Sistem Tasarımı

Cihan YILDIRIM [1] , Veysel BÖCEKÇİ [2]


Günümüzde el jestleri tanıma; bilgisayarlı görü, örüntü tanıma, insan bilgisayar etkileşimi uygulamaları açısından ilgi çekmekte ve kullanılmaktadır. El jestleri algılamada kullanılan popüler sensör tipleri, Kinect, Leap motion and uçuş süresi sensörleridir. Bu çalışmada uçuş süresi temelli çalışan optik sensör, mikrodenetleyici, bluetooth modül kullanılarak el hareketlerini gerçek zamanlı olarak algılayarak komuta dönüştüren kompakt bir sistem tasarlanmıştır. Hareketlerin tanınmasında algılayıcı birim özellikle önem taşımaktadır. Eldiven tabanlı hareket arabirimleri tipik olarak kullanıcının hantal bir aygıt takmasını ve aygıtı bir bilgisayara bağlayan bir kablo yükü taşımasını gerektirir. Bu, kullanıcının bilgisayarla etkileşiminin kolaylığını ve doğallığını engeller. Vizyon tabanlı sistemlerin ise fiziksel etkilere karşı bağışıklığı daha zayıftır. Sistemin kararlı çalışabilmesi için kullanıcının algılayıcı önünde doğru pozisyonda bulunması ve yeterli ışık altında el hareketlerini yapması gerekmektedir. Bu da kullanımı zorlaştırdığı gibi çeşitli kısıtlamalar da getirmektedir. Optik sensör tabanlı sistemler, uygun maliyet, düşük güç tüketimi ve kolay uygulanabilir özellikleri ile tercih edilmektedir. Çalışmamızda kullanılan optik sensör 1 mm hassasiyette, 20cm’ye kadar ölçüm yapabilmektedir. El, parmak hareketleri optik sensör tarafından izlenmekte ve enstrümantal eldiven veya video kamera gibi donanım ekipmanlarına gerek olmaksızın algılama yapılabilmektedir. Mikrodenetleyici birimi el hareketlerini tanımlamada ve sınıflandırmada kullanılmaktadır. Bluetooth modül üzerinden diğer aygıtlara kontrol sinyalleri gönderilmektedir. Gerçekleştirilen sistem algıladığı dört farklı el hareketini Close, Next, Previous ve Click olarak tanımlanan komutlara çevirmektedir.
jest tanıma, uçuş süresi sensörü, gerçek zamanlı izleme
  • Pigou, L., Van Den Oord, A., Dieleman, S., Van Herreweghe, M., & Dambre, J. (2018). Beyond temporal pooling: Recurrence and temporal convolutions for gesture recognition in video. International Journal of Computer Vision, 126(2-4), 430-439.
  • Rautaray, S. S., & Agrawal, A. (2015). Vision based hand gesture recognition for human computer interaction: a survey. Artificial intelligence review, 43(1), 1-54.
  • Cheng, H., Yang, L., & Liu, Z. (2015). Survey on 3D hand gesture recognition. IEEE transactions on circuits and systems for video technology, 26(9), 1659-1673.
  • Mitra, S., & Acharya, T. (2007). Gesture recognition: A survey. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 37(3), 311-324.
  • Fang, Y., Wang, K., Cheng, J., & Lu, H. (2007, July). A real-time hand gesture recognition method. In 2007 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (pp. 995-998). IEEE.
  • Molchanov, P., Gupta, S., Kim, K., & Kautz, J. (2015). Hand gesture recognition with 3D convolutional neural networks. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops (pp. 1-7).
  • Lu, W., Tong, Z., & Chu, J. (2016). Dynamic hand gesture recognition with leap motion controller. IEEE Signal Processing Letters, 23(9), 1188-1192.
  • Kurakin, A., Zhang, Z., & Liu, Z. (2012, August). A real time system for dynamic hand gesture recognition with a depth sensor. In 2012 Proceedings of the 20th European signal processing conference (EUSIPCO) (pp. 1975-1979). IEEE.
Birincil Dil tr
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Orcid: 0000-0002-3462-8723
Yazar: Cihan YILDIRIM
Kurum: MARMARA ÜNİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Orcid: 0000-0003-4559-7173
Yazar: Veysel BÖCEKÇİ (Sorumlu Yazar)
Kurum: MARMARA ÜNİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Tarihler

Yayımlanma Tarihi : 15 Nisan 2020

APA YILDIRIM, C , BÖCEKÇİ, V . (2020). Düşük Maliyetli El Jestleri Tanıma Sistem Tasarımı. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi , (18) , 675-682 . DOI: 10.31590/ejosat.687860