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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-67712
URL: http://scidok.sulb.uni-saarland.de/volltexte/2017/6771/


Tracking hands in action for gesture-based computer input

Sridhar, Srinath

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Dokument 1.pdf (46.670 KB)

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SWD-Schlagwörter: Computervision , Zielverfolgung , Mensch-Maschine-Kommunikation
Freie Schlagwörter (Deutsch): Pose-tracking
Freie Schlagwörter (Englisch): hand tracking , gesture-based input , pose tracking
Institut: Fachrichtung 6.2 - Informatik
Fakultät: Fakultät 6 - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät I
DDC-Sachgruppe: Informatik
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Theobalt, Christian (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 16.12.2016
Erstellungsjahr: 2016
Publikationsdatum: 08.02.2017
Kurzfassung auf Englisch: This thesis introduces new methods for markerless tracking of the full articulated motion of hands and for informing the design of gesture-based computer input. Emerging devices such as smartwatches or virtual/augmented reality glasses are in need of new input devices for interaction on the move. The highly dexterous human hands could provide an always-on input capability without the actual need to carry a physical device. First, we present novel methods to address the hard computer vision-based hand tracking problem under varying number of cameras, viewpoints, and run-time requirements. Second, we contribute to the design of gesture-based interaction techniques by presenting heuristic and computational approaches. The contributions of this thesis allow users to effectively interact with computers through markerless tracking of hands and objects in desktop, mobile, and egocentric scenarios.
Kurzfassung auf Deutsch: Diese Arbeit stellt neue Methoden für die markerlose Verfolgung der vollen Artikulation der Hände und für die Informierung der Gestaltung der Gestik-Computer-Input. Emerging-Geräte wie Smartwatches oder virtuelle / Augmented-Reality-Brillen benötigen neue Eingabegeräte für Interaktion in Bewegung. Die sehr geschickten menschlichen Hände konnten eine immer-on-Input-Fähigkeit, ohne die tatsächliche Notwendigkeit, ein physisches Gerät zu tragen. Zunächst stellen wir neue Verfahren vor, um das visionbasierte Hand-Tracking-Problem des Hardcomputers unter variierender Anzahl von Kameras, Sichtweisen und Laufzeitanforderungen zu lösen. Zweitens tragen wir zur Gestaltung von gesture-basierten Interaktionstechniken bei, indem wir heuristische und rechnerische Ansätze vorstellen. Die Beiträge dieser Arbeit ermöglichen es Benutzern, effektiv interagieren mit Computern durch markerlose Verfolgung von Händen und Objekten in Desktop-, mobilen und egozentrischen Szenarien.
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