Gestenerkennung

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Für die Erkennung von Benutzergesten sollen geeignete Methoden getestet werden. Die statistische und die strukturelle Mustererkennung bieten hierzu verschiedene Algorithmen (z.B. Bayessche Netze wie das “Hidden Markov Model” oder “Support Vector Machines” und neuronale Netze). Ziel ist es, eine Methode für die Mustererkennung in Diodenbewegungen, die mit den VRlab-Trackingsystemen Worldviz und Low-Cost-Tracking erfasst werden, zu finden. Mögliche Szenarien sind: Simuliertes “Aircraft Marshalling” (Einweisen von Flugzeugen) und die Gestenfernsteuerung von LEGO-Robotern bzw. virtuellen Fahrzeugen.

Anforderungen:

  • Informatisches und mathematisches Verständnis
  • Interesse an Künstlicher Intelligenz
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