Skip to content

Real-Time Gesture Recognition System and Application: a motion-based approach

We challenge the problem of human behaviours understanding and imitation in computer vision and cognitive robotics applications. In this thesis we show how to design and develop a complete real-time arm-hand gesture recognition system: starting from videos we want to define descriptors able to capture human gestures and complex actions. We used a motion based approach without any prior knowledge of subjects in the scene. Our aim is to define most general gesture primitives regardless of the object that performs the action. Using primitives we can divide the gesture recognition problem into two level: low and high level. In the first one we recognize gestures primitives using Mixture of Gaussians for each primitive, the high level system combines sequences of primitives using Deterministic Finite Automata (DFA). We provide general gestures descriptors, we model them and we show how to learn new gestures just from one-shot demonstration. Finally we show how to implement two different applications based on the above system. The whole thesis has been developed and implemented at Imperial College of London, within the BioART laboratory under the supervision of Dr. Yiannis Demiris.

CONSULTA INTEGRALMENTE QUESTA TESI

La consultazione è esclusivamente in formato digitale .PDF

Acquista
Mostra/Nascondi contenuto.
Abstract We challenge the problem of human behaviours understanding and imitation in com- puter vision and cognitive robotics applications. In this thesis we show how to design and develop a complete real-time arm-hand gesture recognition system: starting from videos we want to define descriptors able to capture human gestures and complex ac- tions. We used a motion based approach without any prior knowledge of subjects in the scene. Our aim is to define most general gesture primitives regardless of the object that performs the action. Using primitives we can divide the gesture recognition problem intotwolevel: lowandhighlevel. Inthefirstonewerecognizegesturesprimitivesusing Mixture of Gaussians for each primitive, the high level system combines sequences of primitives using Deterministic Finite Automata (DFA). We provide general gestures descriptors, we model them and we show how to learn new gestures just from one-shot demonstration. Finally we show how to implement two different applications based on the above system. The whole thesis has been developed and implemented at Imperial College of London, within the BioART laboratory under the supervision of Dr. Yiannis Demiris. 1

CONSULTA INTEGRALMENTE QUESTA TESI

La consultazione è esclusivamente in formato digitale .PDF

Acquista
Il miglior software antiplagio

L'unico servizio antiplagio competitivo nel prezzo che garantisce l'aiuto della nostra redazione nel controllo dei risultati.
Analisi sicura e anonima al 100%!
Ottieni un Certificato Antiplagio dopo la valutazione.

Informazioni tesi

  Autore: Sean Ryan Fanello
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2009-10
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Fiora Pirri
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 97

FAQ

Per consultare la tesi è necessario essere registrati e acquistare la consultazione integrale del file, al costo di 29,89€.
Il pagamento può essere effettuato tramite carta di credito/carta prepagata, PayPal, bonifico bancario.
Confermato il pagamento si potrà consultare i file esclusivamente in formato .PDF accedendo alla propria Home Personale. Si potrà quindi procedere a salvare o stampare il file.
Maggiori informazioni
Ingiustamente snobbata durante le ricerche bibliografiche, una tesi di laurea si rivela decisamente utile:
  • perché affronta un singolo argomento in modo sintetico e specifico come altri testi non fanno;
  • perché è un lavoro originale che si basa su una ricerca bibliografica accurata;
  • perché, a differenza di altri materiali che puoi reperire online, una tesi di laurea è stata verificata da un docente universitario e dalla commissione in sede d'esame. La nostra redazione inoltre controlla prima della pubblicazione la completezza dei materiali e, dal 2009, anche l'originalità della tesi attraverso il software antiplagio Compilatio.net.
  • L'utilizzo della consultazione integrale della tesi da parte dell'Utente che ne acquista il diritto è da considerarsi esclusivamente privato.
  • Nel caso in cui l’utente che consulta la tesi volesse citarne alcune parti, dovrà inserire correttamente la fonte, come si cita un qualsiasi altro testo di riferimento bibliografico.
  • L'Utente è l'unico ed esclusivo responsabile del materiale di cui acquista il diritto alla consultazione. Si impegna a non divulgare a mezzo stampa, editoria in genere, televisione, radio, Internet e/o qualsiasi altro mezzo divulgativo esistente o che venisse inventato, il contenuto della tesi che consulta o stralci della medesima. Verrà perseguito legalmente nel caso di riproduzione totale e/o parziale su qualsiasi mezzo e/o su qualsiasi supporto, nel caso di divulgazione nonché nel caso di ricavo economico derivante dallo sfruttamento del diritto acquisito.
L'obiettivo di Tesionline è quello di rendere accessibile a una platea il più possibile vasta il patrimonio di cultura e conoscenza contenuto nelle tesi.
Per raggiungerlo, è fondamentale superare la barriera rappresentata dalla lingua. Ecco perché cerchiamo persone disponibili ad effettuare la traduzione delle tesi pubblicate nel nostro sito.
Per tradurre questa tesi clicca qui »
Scopri come funziona »

DUBBI? Contattaci

Contatta la redazione a
[email protected]

Ci trovi su Skype (redazione_tesi)
dalle 9:00 alle 13:00

Oppure vieni a trovarci su

Parole chiave

action recognition
action space
cognitive robotic
computer vision
deterministic finite automata
finite state machines
gesture recognition
human activities recognition
human behavior understanding
human tracking
icub
learning by imitation
mixture models
pattern recognition
powerpoint
real time recognition
spectral clustering
statistical learning
video processing
finite automata
recognition actions
cognitive robotics

Tesi correlate


Non hai trovato quello che cercavi?


Abbiamo più di 45.000 Tesi di Laurea: cerca nel nostro database

Oppure consulta la sezione dedicata ad appunti universitari selezionati e pubblicati dalla nostra redazione

Ottimizza la tua ricerca:

  • individua con precisione le parole chiave specifiche della tua ricerca
  • elimina i termini non significativi (aggettivi, articoli, avverbi...)
  • se non hai risultati amplia la ricerca con termini via via più generici (ad esempio da "anziano oncologico" a "paziente oncologico")
  • utilizza la ricerca avanzata
  • utilizza gli operatori booleani (and, or, "")

Idee per la tesi?

Scopri le migliori tesi scelte da noi sugli argomenti recenti


Come si scrive una tesi di laurea?


A quale cattedra chiedere la tesi? Quale sarà il docente più disponibile? Quale l'argomento più interessante per me? ...e quale quello più interessante per il mondo del lavoro?

Scarica gratuitamente la nostra guida "Come si scrive una tesi di laurea" e iscriviti alla newsletter per ricevere consigli e materiale utile.


La tesi l'ho già scritta,
ora cosa ne faccio?


La tua tesi ti ha aiutato ad ottenere quel sudato titolo di studio, ma può darti molto di più: ti differenzia dai tuoi colleghi universitari, mostra i tuoi interessi ed è un lavoro di ricerca unico, che può essere utile anche ad altri.

Il nostro consiglio è di non sprecare tutto questo lavoro:

È ora di pubblicare la tesi