Hand gesture recognitio

Abstract

Bu yüksek lisans çalışmasında amaç veri tabanımızdaki farklı el işaretlerinin sınıflandırılmasıdır. Veri tabanı 6 çeşit el işareti sınıfından oluşmaktadır ve her bir işaret sınıfı 50 el görüntüsüne sahiptir. Her bir işaret 0 'dan 5 'e kadar bir sayıyı simgelemektedir. El işareti tanıma sistemi dört ana kısımdan oluşmaktadır: Görüntü geliştirme, bölütleme, öznitelik çıkarma ve sınıflandırma. Görüntü geliştirme kısmında, median filtre yüksek frekanslı bileşenlerden kurtulmak için kullanılır. Görüntü geliştirme kısmından sonra, görüntüdeki el alanı sonraki kısım için ayrılması gerekmektedir. Görüntüden el bilgisini çıkartmak için, el cildi benzeri bölgeler renkli eşikleme işlemi kullanılarak bulunur ve el bölümünü temsil edecek elin kontür bilgisi mevcut el cildi benzeri bölgelerde en uzun dış konturün en uzun iç konturü seçilerek bulunur. Öznitelik çıkarma kısmında, sınıflandırma için işe yarar öznitelikler konturün dışbükeylik defekleri gibi biçim özellikleri kullanılarak elde edilir. Sistemin sınıflandırıcısı basit koşulsal ifadeler ve kesişim yayından oluşur. Özniteliklere bağlı olarak sınıflandırıcı sistemin girişiyle hangi işaretin uyuştuğuna karar verir. Sistem yüzde doksan dokuz başarı oranına sahiptir. Bu yüksek lisans çalışmasında amaç veri tabanımızdaki farklı el işaretlerinin sınıflandırılmasıdır. Veri tabanı 6 çeşit el işareti sınıfından oluşmaktadır ve her bir işaret sınıfı 50 el görüntüsüne sahiptir. Her bir işaret 0 'dan 5 'e kadar bir sayıyı simgelemektedir. El işareti tanıma sistemi dört ana kısımdan oluşmaktadır: Görüntü geliştirme, bölütleme, öznitelik çıkarma ve sınıflandırma. Görüntü geliştirme kısmında, median filtre yüksek frekanslı bileşenlerden kurtulmak için kullanılır. Görüntü geliştirme kısmından sonra, görüntüdeki el alanı sonraki kısım için ayrılması gerekmektedir. Görüntüden el bilgisini çıkartmak için, el cildi benzeri bölgeler renkli eşikleme işlemi kullanılarak bulunur ve el bölümünü temsil edecek elin kontür bilgisi mevcut el cildi benzeri bölgelerde en uzun dış konturün en uzun iç konturü seçilerek bulunur. Öznitelik çıkarma kısmında, sınıflandırma için işe yarar öznitelikler konturün dışbükeylik defekleri gibi biçim özellikleri kullanılarak elde edilir. Sistemin sınıflandırıcısı basit koşulsal ifadeler ve kesişim yayından oluşur. Özniteliklere bağlı olarak sınıflandırıcı sistemin girişiyle hangi işaretin uyuştuğuna karar verir. Sistem yüzde doksan dokuz başarı oranına sahiptir.