Kinect derinlik imgelerinden el hareketi tanıma
2018
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Abdulkadir Şengür
Abstract (TR)
Bu çalışmada derinlik imgelerine dayalı bir el hareketleri sınıflandırma yöntemi önerilmiştir. Yöntem; eşikleme, öznitelik çıkarma, öznitelik seçme ve sınıflandırma aşamalarından oluşmaktadır. Derinlik imgelerinden elin bölütlenmesi için aralık eşikleme, öznitelik çıkarımı için eğrilik ölçek uzayı, öznitelik indirgeme için sıralı öznitelik seçme ve sınıflandırma için de K-En Yakın Komşu yöntemi kullanılmıştır. Önerilen yöntemin başarım değerlendirmesi için 1000 örnekten oluşan bir veri seti kullanılmıştır. Deneysel çalışmalar önerilen yöntemin 0'dan 9'a kadar olan el işaretlerini %98,33'lük bir doğrulukla sınıflandırabildiğini göstermiştir. Bu oran karşılaştırılan yöntemden %4 civarında daha iyidir.
Author
Dr. Zeynep Yeloğlu
Institution
How to Cite
Zeynep Yeloğlu (Yüksek Lisans Tezi). Kinect derinlik imgelerinden el hareketi tanıma, 2018, Fırat University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Fırat University
- Fuzûlî'nin Türkçe Divân'ında renklerin kullanımı(2013)
- Irak ve Türkiye'deki farklı bölgelerden alınan ham petrol numunelerindeki element konsantrasyonlarının karşılaştırılması(2021)
- Kırgız yazar Cengiz Aytmatov'un "Deñiz Boyloy Cortqon Ala Döböt" adlı romanının dil incelemesi (Giriş-inceleme-metin)(2021)
- 3-boyutlu Minkowski uzayında Hasimoto yüzeylerin geometrik özellikleri(2022)
- İki dünya savaşı ekseninde kapitalizm ve faşizm ilişkisi(2022)
- Kalkon esaslı fotoduyarlı polimerlerin sentezi, elektriksel ve fotokromik davranışlarının incelenmesi(2018)
