Lista przedmiotów z materiałami udostępnionymi dla studentów

Dla_studentów
  • Increase font size
  • Default font size
  • Decrease font size

Kamil Wołynkiewicz

Projekt rękawicy interaktywnej dla systemu wizyjnego do komunikacji człowiek-komputer


Design of an interactive glove for vision-based human-computer interaction system


Opiekun pracy dyplomowej: dr inż. Aleksandra Królak
Praca dyplomowa inżynierska obroniona 2021-02-08
Streszczenie pracy dyplomowej:
Celem pracy było opracowanie oraz implementacja systemu wizyjnego do rozpoznawania wybranych gestów dłoni. Zaprojektowany system, wykorzystując przymocowane do czarnej rękawicy białe diody LED, rozpoznaje wybrane gesty statyczne oraz umożliwia wykonywanie za ich pomocą określonych komend. Polecenia te umożliwiają obsługę sześciu komend w programie do przeglądania zdjęć „One Photo Viewer”. W celu implementacji tych funkcji napisano kod programu w języku Python (w środowisku programistycznym Spyder) oraz zbudowano układ elektroniczny, który zintegrowano z rękawicą. Wykonane zostały testy, które umożliwiły ocenę poprawności rozpoznawania gestów. Przeprowadzono analizę otrzymanych wyników i wyznaczono miary statystyczne: dokładność (73%), czułość (81%) oraz precyzję(89%) zaprojektowanego systemu. Wyniki te wskazują na wysoką skuteczność opracowanego systemu do wykrywania gestów. Słowa kluczowe: systemy wizyjne, interakcja człowiek-komputer, rozpoznawanie gestów, Python, interfejsy.
Abstract:
The goal of the thesis was to develop and implement a vision-based system for recognizing selected hand gestures. The systems uses white LED diodes attached to the black glove for recognition of predefined static gestures and enables the execution of specific commands. These commands support six instructions in the photo viewer software called “One Photo Viewer”. In order to implement these functions, the program source code was written in Python programming language (in the Spyder development environment). Furthermore, an electronic system prototype was built, which was integrated with the glove. To evaluate the correctness of the recognition of gestures, series of tests was performed. The obtained results were also analyzed and the statistical measures were determined: accuracy (73%), sensitivity (81%) and precision (89%). These results indicate high efficiency of the developed system for detecting gestures. Keywords: vision systems, human-computer interaction, gesture recognition, Python, interfaces.