kamerabasierte erkennung von körpersprache für die mensch-maschine-schnittstelle
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Kamerabasierte Erkennung von Körpersprache für die Mensch-Maschine-Schnittstelle. Diplomarbeit Aufgabensteller: Prof. Dr. Bernd Radig Betreuer: Dipl. Inf. Matthias Wimmer. Aufgaben. Analyse von Anwendungsszenarien Identifikation der Körpersprachenaspekte - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Florio Delle Vedove
Chair for Image UnderstandingComputer Science
Technische Universität München
Kamerabasierte Erkennung von Körpersprache für die
Mensch-Maschine-Schnittstelle
Diplomarbeit
Aufgabensteller: Prof. Dr. Bernd Radig
Betreuer: Dipl. Inf. Matthias Wimmer
2006-07-05 2/9 Technische Universität MünchenFlorio Delle Vedove
Aufgaben Analyse von Anwendungsszenarien Identifikation der Körpersprachenaspekte Entwicklung einer allgemeingültigen Architektur Implementierung öffentlichkeitswirksamer
Demoanwendungen Benutzerorientierter Ansatz Betrachtung der allgemeinen Körpersprache mit
Schwerpunkt auf Kopfbewegungen und –gesten
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Ausgangslage - Motivation
•Kommunikationskanäle bidirektional genutzt
Natürliche Kommunikation
•Kommunikationskanäle Einbahnstrassen
•Andere Gewichtung der Kanäle als bei Mensch-Mensch-Kommunikation
Unnatürliche Kommunikation
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Anwendungsgebiete - Szenarien Berührungslose Maus- und Tastatureingaben Automobilfunktionen
Einschlafschutz, Kurvenlicht
Interaktive Informationszentren Stadtkarte, Gebäudepläne
Interaktive Schaufenster und Werbeflächen Drehteller, Informationsbildschirm
Blickfang Panorama
Medizin Rollstuhl, Kamerasteuerung
Spiele Fahr-, Flugsimulator, Ego-Shooter
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Demoanwendungen
•Drehteller
•Panorama
•Interaktive Karte
•Pacman
•Ego-Shooter
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Anforderungen Benutzerunabhängigkeit Benutzerrückmeldung Störungssicherheit/Robustheit Intuitivität Modularisierung Erweiterbarkeit Selbstüberprüfung Alltagstauglichkeit
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Körpersprachenaspekte Gesten – Aktive Steuerung
Zeigegesten Diskrete und Stetige Körpersprachenaspekte Dienen der Lokalisation von Objekten Bsp.: Kopfdrehung, Fingerzeig
Aktionsgesten Führen Kommandos aus Bsp.: Kopfschütteln, Winken
Mimiken – Passive Steuerung Teilen dem System den inneren Zustand des Benutzers mit Bsp.: Müdigkeit (Gähnen, verlangsamte Pupillenreaktion)
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Architektur
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Schlussfolgerung Technische Voraussetzung für breiten Einsatz der
Technologie ist gegeben Größerer kommerzieller Einsatz abzusehen Grosses öffentliches Interesse, jedoch wenig
bekannte Technologie Einsatz ohne teueres Equipment In Kombination mit Sprachsteuerung natürliche
Mensch-Maschine-Kommunikation Problem: derzeitige Leistungsgrenze von
Standard PC erreicht
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Backup
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KörpersprachenaspekteVerschiebung auf x-Achse
Verschiebung auf y-Achse
Rotation um y-Achse
Rotation x-Achse
Rotation um z-AchseVerschiebung auf z-Achse
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Drehteller
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Kartensteuerung
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Panorama
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Pacman
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Cube
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Monitor
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PDM
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Erkennung von Körpersprachenaspekten
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Sensorhandschuh
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Lichtvorhang
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PointScreen
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Eye Toys
2006-07-05 24/9 Technische Universität MünchenFlorio Delle Vedove
Puzzle
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Architektur
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Architektur
2006-07-05 27/9 Technische Universität MünchenFlorio Delle Vedove
Einsatzgebiete Einsatz
Subsituierende Steuerung Ergänzende Steuerung Neue Anwendungsgebiete
Vorteile Vandalismussicherheit Wartungsreduktion Erfüllung hoher Hygieneanforderungen Höhere Kommunikationsbandbreite in speziellen
Einsatgebieten