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Entwicklung eines kinematischen Modells der menschlichen Hand und einfache Gestenerkennung durch Template Matching

Ein Ansatz, Gesten von Händen zu erkennen, ist das Template Matching eines kinematischen Skelettmodells der Hand mit den Daten aus optischen Sensoren. Aufgabe ist es, ein kinematisches Skelettmodell mit genügend Freiheitsgraden zu erstellen, welches in der Lage ist, die geforderten Gesten abzubilden. Zur Validierung des Modells sollen einfache Gesten durch Template Matching erkannt werden.

 

Erwünscht sind:

  • Motivation, sich in neue Themengebiete einzuarbeiten
  • Programmierkenntnisse (bspw. Python, MATLAB)

Start: Ab sofort oder nach Absprache

Ansprechpartner: M.Sc. Armin Dietz

Tiefendaten des 3D-Sensors
Handerkennung anhand von Tiefendaten