Högskolan i Skövde

his.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • apa-cv
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Artificiella neurala nätverk som lösning på segmenteringsproblemet vid gestigenkänning
University of Skövde, School of Humanities and Informatics.
2008 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesis
Abstract [sv]

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.

Place, publisher, year, edition, pages
Skövde: Institutionen för kommunikation och information , 2008. , p. 29
Keywords [sv]
Gestigenkänning, Rörelseigenkänning, Segmenteringsproblemet, Gametrack
National Category
Computer Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:his:diva-1110OAI: oai:DiVA.org:his-1110DiVA, id: diva2:2231
Presentation
(English)
Uppsok
teknik
Supervisors
Examiners
Available from: 2008-06-12 Created: 2008-06-12 Last updated: 2018-01-13

Open Access in DiVA

fulltext(315 kB)355 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 315 kBChecksum SHA-1
27f1cddbc7d125fc2349b3d0a65060d9eb62ceebe970dbe3926abe615741873390edb947
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Humanities and Informatics
Computer Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 355 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 637 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • apa-cv
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf