|
|
Inteligentní ovládání pohybem ruky
Apjar, Martin ; Hyrš, Martin (oponent) ; Šimek, Václav (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá zhotovením zariadenia vhodného na snímanie gest ľudskej ruky, výberom vhodných senzorov, tvorbou obslužného softvéru a návrhom komunikácie. Zariadenie funguje na báze Arduino dosky s mikroprocesorom od firmy Atmel ATmega32u4. V prvej časti práce bola vykonaná podrobná rešerša existujúcich spôsobov a riešení daného problému. Nasledujúce časti sú venované návrhu môjho riešenia, popisu výroby a návrhu tela modelu spolu s popisom použitých materiálov. Ďalej práca obsahuje popis všetkých senzorov a snímačov a detailný popis dodanej dosky plošných spojov. Na konci nájdeme časť programovú, kde je rozobrané ovládanie a práca so senzormi. Výsledkom práce je funkčný model ovládaný rukou a obslužný softvér.
|
|
|
Computer vision and hand gestures detection and fingers tracking
Bravenec, Tomáš ; Wyrzykowski, Roman (oponent) ; Frýza, Tomáš (vedoucí práce)
This master’s thesis is focused on hand gestures and finger detection in still images and video sequences. The thesis contains a summary of different approaches to hand gesture detections, advantages and disadvantages of each approach. The thesis also includes the realization of the platform independent application written in Python using OpenCV and PyTorch libraries, that can show a selected image or play a video sequence with highlighted recognized gestures.
|
|
|
Sledování rozhodčího včetně gest při Agility
Palata, Petr ; Přibyl, Bronislav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá možností implementace sledování rozhodčího včetně jeho gest ve sportu agility. Začátek práce je věnován krátkému úvodu ke sportu agility. Následně je na- vržen konceptuální systém, jehož prvky jsou postupně rozebrány v jednotlivých kapitolách. Práce integruje sledovač člověka z dostupných open-source knihoven a zabývá se trénováním dvou SVM klasifikátorů za použítí Bag of Words deskriptorů.
|
|
|
Depth-Based Determination of a 3D Hand Position
Ondris, Ladislav ; Tinka, Jan (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
This work aims to offer a real-time, depth-based gesture recognition system using a hand's skeletal information. The Tiny YOLOv3 neural network detects the hand in the depth image. The detected hand is rid of the background and used by the JGR-P2O neural network, which estimates the hand's skeleton represented by 21 key points. Furthermore, a novel technique for gesture recognition from hand key points that compares the input skeleton with user-defined gestures has been proposed. A dataset consisting of four thousand images was captured to evaluate the system.
|
|
|
Ovládání počítače gesty
Chaloupka, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o návrhu a implementaci jednoduchého rozhraní pro rozpoznávání gest rukou. Rozhraní slouží jako rozšíření aktuálních ovládacích prvků. Pro segmentaci gest je použit model barvy kůže, pro rozpoznání gest význačné body ruky (dlaň, prsty, konečky prstů). Navržené rozhraní je použito pro ovládání jednoduchého prohlížeče fotografií. Výsledná aplikace je schopna základních gest pro změnu velikost, rotaci, ukazování a kliknutí.
|
|
|
Active prostetic hand
Brenner, Maximilian ; Sekora, Jiří (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
BACKGROUND: Based on mainly vascular diseases and traumatic injuries, around 40,000 upper limb amputations are performed annually worldwide. The affected persons are strongly impaired in their physical abilities by such an intervention. Through myoelectric prostheses, affected persons are able to recover some of their abilities. METHODS: In order to control such prostheses, a system is to be developed by which electromyographic (EMG) measurements on the upper extremities can be carried out. The data obtained in this way should then be processed to recognize different gestures. These EMG measurements are to be performed by means of a suitable microcontroller and afterwards processed and classified by adequate software. Finally, a model or prototype of a hand is to be created, which is controlled by means of the acquired data. RESULTS: The signals from the upper extremities were picked up by four MyoWare sensors and transmitted to a computer via an Arduino Uno microcontroller. The Signals were processed in quantized time windows using Matlab. By means of a neural network, the gestures were recognized and displayed both graphically and by a prosthesis. The achieved recognition rate was up to 87% across all gestures. CONCLUSION: With an increasing number of gestures to be detected, the functionality of a neural network exceeds that of any fuzzy logic concerning classification accuracy. The recognition rates fluctuated between the individual gestures. This indicates that further fine tuning is needed to better train the classification software. However, it demonstrated that relatively cheap hardware can be used to create a control system for upper extremity prostheses.
|
|
|
Computer vision and hand gestures detection and fingers tracking
Bravenec, Tomáš ; Wyrzykowski, Roman (oponent) ; Frýza, Tomáš (vedoucí práce)
This master’s thesis is focused on hand gestures and finger detection in still images and video sequences. The thesis contains a summary of different approaches to hand gesture detections, advantages and disadvantages of each approach. The thesis also includes the realization of the platform independent application written in Python using OpenCV and PyTorch libraries, that can show a selected image or play a video sequence with highlighted recognized gestures.
|
|
|
Uživatelské rozhraní s využitím mobilního zařízení a kamery
Jelínek, Dalibor ; Kapinus, Michal (oponent) ; Najman, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá vývojem uživatelského rozhraní, které umožní ovládat mobilní zařízení bez použití rukou za pomocí kamery. Práce zahrnuje rešerši existujících řešení bezdotykového ovládání počítačových zařízení a technologií počítačového vidění relevantních k tomuto tématu. Výstupem praktické části je aplikace pro systém Android sloužící jako webový prohlížeč, který lze ovládat výhradně pohyby obličeje a hlasem.
|
|
|
VR interaktivní aplikace
Valenta, Marek ; Kobrtek, Jozef (oponent) ; Milet, Tomáš (vedoucí práce)
Tento dokument se primárně zabývá popisem vývoje interaktivní aplikace pro virtuální realitu. Na začátku je popis historie VR, která sahá až do 19. století. Následuje popis zařízení, které se momentálně pro VR používají, a pro které je tato aplikace vytvořena. Dále je představeno vývojové prostředí Unity 3D, což je, společně se základním popisem neuronových sítí velká součást celého projektu. Druhá polovina popisuje návrh a implementaci aplikace simulujícího magický svět včetně nového konceptu kouzlení, který v žádné VR hře nebyl dosud použit, a jde o rozpoznání gest pohybu ruky, pro tvorbu kouzla, pomocí neuronové sítě. Dále práce obsahuje popis celé aplikace, místností a objektů. Závěr rozebírá problémy a slepé uličky, které byly vyzkoušeny ale nevyhovovali.
|
|
|
Inteligentní ovládání pohybem ruky
Apjar, Martin ; Hyrš, Martin (oponent) ; Šimek, Václav (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá zhotovením zariadenia vhodného na snímanie gest ľudskej ruky, výberom vhodných senzorov, tvorbou obslužného softvéru a návrhom komunikácie. Zariadenie funguje na báze Arduino dosky s mikroprocesorom od firmy Atmel ATmega32u4. V prvej časti práce bola vykonaná podrobná rešerša existujúcich spôsobov a riešení daného problému. Nasledujúce časti sú venované návrhu môjho riešenia, popisu výroby a návrhu tela modelu spolu s popisom použitých materiálov. Ďalej práca obsahuje popis všetkých senzorov a snímačov a detailný popis dodanej dosky plošných spojov. Na konci nájdeme časť programovú, kde je rozobrané ovládanie a práca so senzormi. Výsledkom práce je funkčný model ovládaný rukou a obslužný softvér.
|
host ::
RSS.