- Tytuł:
-
The comparison of efficacy the gestures recognition algorithms based on RGB and RGB-D cameras for intuitive smart home control
Porównanie skuteczności algorytmów rozpoznawania gestów opartych na kamerach RGB i RGB-D do intuicyjnego sterowania inteligentnym budynkiem - Autorzy:
-
Ambroziak, A.
Rodak, M.
Chojecki, A.
Borkowski, P. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/266929.pdf
- Data publikacji:
- 2018
- Wydawca:
- Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
- Tematy:
-
identification for control
smart home control
supervisory control
gesture control
RGB camera
sterowanie inteligentnym budynkiem
sterowanie gestem
rozpoznawanie gestów
kamera RGB - Opis:
-
This paper presents a comparison of the authors’ presence detection and gesture interpretation algorithm for a RGB camera with a commercial algorithm for a RGB-D camera for smart home control. The author’s presence detection algorithm is based on MOG2 algorithm employed for background learning and mathematical conversions for identification of position of an arm. The latter algorithm employs a depth camera to take pictures at which a human skeleton is overlaid and thus position of an arm in three-dimensional space is identified. The author’s algorithm enables to achieve better efficacy of gesture recognition (statistically of around 20%) employing less hardware resources at the same time. This makes it perfect for smart home automation control applications especially for people with disabilities.
Artykuł prezentuje porównanie autorskiego algorytmu wykrywania gestu dla kamery RGB z algorytmem komercyjnym dla kamery RGB–D, na potrzeby sterowania inteligentnym budynkiem. Autorski algorytm oparty jest na algorytmie MOG2, wykorzystywanym do uczenia tła oraz w matematycznych przekształceniach w celu wykrycia pozycji ramienia. Na tej podstawie określany jest wektor wyznaczane przez rękę wskazującą na dany obiekt. Wskazywany element jest porównywany z bazą obiektów, następnie wykonywana jest związana z nim interakcja. Porównywany był on z komercyjnym algorytmem wykorzystującym kamerę głębi, która nakładała szkielet człowieka na obraz i pozycjonowała ramię w przestrzeni trójwymiarowej. Opracowany algorytm pozwala na osiągnięcie wymiernie lepszych wyników w skuteczności rozpoznawania (o ok. 20% w ujęciu statystycznym) w stosunku do komercyjnego algorytmu, przy mniejszym wykorzystaniu zasobów sprzętowych. Pozwala to na zastosowanie algorytmu w istniejących oraz nowo powstałych budynkach mieszkalnych, wykorzystując do jego implementacji mikrokomputery. - Źródło:
-
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2018, 61; 9-14
1425-5766
2353-1290 - Pojawia się w:
- Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł