Original title:
Rozpoznávání gest lidské ruky
Translated title:
Hand Gesture Recognition
Authors:
Adámek, Jakub ; Beran, Vítězslav (referee) ; Španěl, Michal (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2011
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato práce je zaměřena na rozpoznávání gest lidské ruky. Její stěžejní částí je segmentace obrazu ve video sekvenci. Pro segmentaci obrazu je použita metoda rozpoznání obličeje v obrazu s následnou detekcí lidské kůže a metoda odečítání pozadí. Pro odstranění šumu po segmentaci obrazu jsou použity metody matematické morfologie. Práce se zabývá rozpoznáváním čistě dynamických gest. V rámci práce byla navržena aplikace pro rozpoznávání dynamických gest lidské ruky a sada modelů dynamických gest. Rozpoznávání gest je inspirováno skrytými Markovovými modely. Závěrečná kapitola je pak věnována míře přesnosti rozpoznávání gest.
This thesis is focused on human hand gesture recognition. The main part of the work deals with image segmentation of videosequences for further gesture recognition. For the image segmentation, techniques such as face detection followed by skin detection in combination with background subtraction method are used. In order to eliminate noise, methods of mathematic morphology are applied. The work focuses only on dynamic hand gesture recognition. The proposed gesture recognition system is inspirited by hidden Markov model method. The last chapter of the thesis discusses the accuracy of the gesture recognition.
Keywords:
background subtraction; Computer vision; hand gesture recognition; hidden Markov model.; image segmentation; mathematic morphology; skin detection; detekce lidské kůže; matematická morfologie; odečítání pozadí; Počítačové vidění; rozpoznávání gest lidské ruky; segmentace obrazu; skrytý Markův model.
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/187437