Publication: Düşük Maliyetli El Jestleri Tanıma Sistem Tasarımı
Loading...
Files
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Günümüzde el jestleri tanıma; bilgisayarlı görü, örüntü tanıma, insan bilgisayar etkileşimi uygulamaları açısından ilgi çekmekte vekullanılmaktadır. El jestleri algılamada kullanılan popüler sensör tipleri, Kinect, Leap motion ve uçuş süresi (ToF) sensörleridir. Buçalışmada uçuş süresi temelli çalışan optik sensör, mikrodenetleyici, bluetooth modül kullanılarak el hareketlerini gerçek zamanlı olarakalgılayarak komuta dönüştüren kompakt bir sistem tasarlanmıştır. Hareketlerin tanınmasında algılayıcı birim özellikle önemtaşımaktadır. Eldiven tabanlı hareket arabirimleri tipik olarak kullanıcının hantal bir aygıt takmasını ve genellikle aygıtı bir bilgisayarabağlayan bir kablo yükü taşımasını gerektirir. Bu, kullanıcının bilgisayarla etkileşiminin kolaylığını ve doğallığını engeller. Vizyontabanlı sistemlerin ise fiziksel etkilere karşı bağışıklığı daha zayıftır. Sistemin kararlı çalışabilmesi için kullanıcının algılayıcı önündedoğru pozisyonda bulunması ve yeterli ışık altında el hareketlerini yapması gerekmektedir. Bu da kullanımı zorlaştırdığı gibi çeşitlikısıtlamalar da getirmektedir. Optik sensör tabanlı sistemler, uygun maliyet, düşük güç tüketimi ve kolay uygulanabilir özellikleri iletercih edilmektedir. Çalışmamızda kullanılan optik sensör 1 mm hassasiyette, 20cm’ye kadar ölçüm yapabilmektedir. El, parmakhareketleri optik sensör tarafından izlenmekte ve enstrümantal eldiven veya video kamera gibi donanım ekipmanlarına gerek olmaksızınalgılama yapılabilmektedir. Mikrodenetleyici birimi el hareketlerini tanımlamada ve sınıflandırmada kullanılmaktadır. Bluetooth modülüzerinden diğer aygıtlara kontrol sinyalleri gönderilmektedir. Gerçekleştirilen sistem algıladığı dört farklı el hareketini Kapatma/Açma,İleri gitme, Geri gitme ve Tıklama/Seçme hareketi olarak tanımlanan komutlara çevirmektedir.
Today, hand gesture recognition attracts and is used in terms of computer vision, pattern recognition and human computer interaction_x000D_ applications. Popular sensor types used in hand gesture recognition detection are Kinect, Leap motion and time of flights sensors. In_x000D_ this study, a compact system designed to detect hand movements in real time and transform them into commands using ToF based_x000D_ optical sensor, microcontroller and bluetooth module. The sensor unit is particularly important in the recognition of movements. Glovebased motion interfaces typically require the user to plug in a bulky device and carry a cable load that connects the device to a computer._x000D_ This prevents the ease and naturalness of the user's interaction with the computer. Vision-based systems are less immune to physical_x000D_ effects. In order for the system to work stable, the user must be in the correct position in front of the sensor and must make hand_x000D_ movements under sufficient light. This makes it difficult to use as well as introduces various restrictions. Optical sensor based systems_x000D_ are preferred with their affordable cost, low power consumption and easy-to-apply features. The optical sensor used in our study can_x000D_ measure up to 20cm with 1mm sensitivity. Hand and finger movements are monitored by the optical sensor and sensing can be done_x000D_ without the need for hardware equipment such as instrumented gloves or video cameras. Microcontroller unit is used to define and_x000D_ classify hand movements. Control signals are sent to other devices via the Bluetooth module. The realized system translates four_x000D_ different hand gestures it detects into commands defined as Close/Open, Next, Previous and Click/Select.
Today, hand gesture recognition attracts and is used in terms of computer vision, pattern recognition and human computer interaction_x000D_ applications. Popular sensor types used in hand gesture recognition detection are Kinect, Leap motion and time of flights sensors. In_x000D_ this study, a compact system designed to detect hand movements in real time and transform them into commands using ToF based_x000D_ optical sensor, microcontroller and bluetooth module. The sensor unit is particularly important in the recognition of movements. Glovebased motion interfaces typically require the user to plug in a bulky device and carry a cable load that connects the device to a computer._x000D_ This prevents the ease and naturalness of the user's interaction with the computer. Vision-based systems are less immune to physical_x000D_ effects. In order for the system to work stable, the user must be in the correct position in front of the sensor and must make hand_x000D_ movements under sufficient light. This makes it difficult to use as well as introduces various restrictions. Optical sensor based systems_x000D_ are preferred with their affordable cost, low power consumption and easy-to-apply features. The optical sensor used in our study can_x000D_ measure up to 20cm with 1mm sensitivity. Hand and finger movements are monitored by the optical sensor and sensing can be done_x000D_ without the need for hardware equipment such as instrumented gloves or video cameras. Microcontroller unit is used to define and_x000D_ classify hand movements. Control signals are sent to other devices via the Bluetooth module. The realized system translates four_x000D_ different hand gestures it detects into commands defined as Close/Open, Next, Previous and Click/Select.
