Artificiella neurala nätverk som lösning på segmenteringsproblemet vid gestigenkänning

• Main Author: Ernhagen, Joakim
• Format: Others
• Language: Swedish
• Published: Högskolan i Skövde, Institutionen för kommunikation och information 2008
• Subjects: Gestigenkänning; Rörelseigenkänning; Segmenteringsproblemet; Gametrack; Computer Sciences; Datavetenskap (datalogi)
• Online Access: http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-1110

Ett av de stora problemen med gestigenkänning är det som kallas segmenteringsproblemet. Segmenteringsproblemet är problemet att hitta var en gest börjar och var den slutar, d v s att segmentera upp gester. I detta arbete testas en lösning till detta problem då gester består av figurer ritade i luften. Lösningen går ut på att använda två stycken artificiella neurala nätverk av strukturen FeedForward. Det ena nätverket tränas på att känna igen när handen accelererar från stillastående, vilket representerar starten av en gest, och det andra tränas på att känna igen när handen saktar ner till stillastående, vilket representerar slutet av en gest. Datan till de artificiella neurala nätverken kommer från ett sliding window på ett antal tidssteg där hastighets- och accelerationsförändringar läses av som skalärer.