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 Presentation

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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

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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