Detail práce
Depth-Based Determination of a 3D Hand Position
Cílem této práce je určení kostry ruky z hloubkového obrazu a jeho následné využití k rozpoznání statického gesta. Na vstupu je hloubkový obrázek, ve kterém je nejprve detekována ruka pomocí neuronové sítě Tiny YOLOv3. Následně je obrázek zbaven pozadí a z takto předzpracovaného obrázku je určena kostra ruky v podobě 21 klíčových bodů neuronovou sítí JGR-P2O. K rozpoznání gesta z klíčových bodů ruky byla navržena technika, která porovná kostru na vstupu s uživatelem definovanými gesty. Funkcionalita systému byla otestována na vytvořeném datasetu s více než čtyřmi tisíci obrázky.
zpracování obrazu, detekce objektů, odhad pozice ruky, rozpoznání gesta, hloubkový obrázek, reálný čas, YOLOv3, JGR-P2O, konvoluční neuronová síť, hluboké učení, klíčové body, kostra, ruka
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A.
- Can you better explain the mean joint error metric used in your thesis?
- Have you considered any other metrics that would be useful for pose estimation and gesture detection than those mentioned in the thesis?
Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Holík Lukáš, doc. Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Martínek Tomáš, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A. (UIFS FIT VUT), člen
@bachelorsthesis{FITBT23384, author = "Ladislav Ondris", type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce", title = "Depth-Based Determination of a 3D Hand Position", school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}", year = 2021, location = "Brno, CZ", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/23384/" }