AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAfter then, the hand gestures have made meaningful as the obtained images are given as inputs to artificial neuron network and an algorithm, which ensures fan and temperature settings with 92% success level in inverter air conditioners, is developed.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
As the computers are becoming a part of people’s daily lives, human-computer interaction has started to gain more importance. Even though the traditional human computer interfaces like the keyboards and mouses are used frequently, they are making the information and command flow limited. Recently, gestures are not only gaining a more important role in the environment-human relations but also in human-machine interactions as well. The studies on the meaning of the gestures and what kind of information they carry are increasing their places in researches on human-machine interface communication. The aim in this study is to provide an easy and user independent human -machine interface system in air conditioners. In the proposed system, in order to recognize hand gestures, first image preprocessing techniques and noise filters have been applied to images taken from camera. These processes provide clarification of image. After preprocessing, Histogram of Oriented Gradients (HOG) algorithm is used along with the skin color detection made via image processing techniques applied in order to the recognition of hand gestures. After then, the hand gestures have made meaningful as the obtained images are given as inputs to artificial neuron network and an algorithm, which ensures fan and temperature settings with 92% success level in inverter air conditioners, is developed.
Özet
Bilgisayarların gündelik hayatın bir parçası olmasıyla birlikte insan-bilgisayar etkileşimi önem kazanmaya başlamıştır. Geleneksel insan bilgisayar arayüzleri olan klavye, fare gibi aygıtlar yaygın olarak kullanılmasına rağmen kullanıcı ile bilgisayar arasındaki bilgi ve komut akışını sınırlamaktadır. Son dönemlerde jestler sadece çevre ve insanlar arası iletişimde değil, insan-makina iletişimde de önemli bir role sahip olmaya başlamıştır. Jestlerin ne anlama geldiği ve nasıl bir bilgi taşıdığı alanındaki çalışmalar gün geçtikçe insan-makina arayüzü (iletişimi) çalışmalarında daha fazla yer almaya başlamıştır. Bu çalışmada amaç elektronik cihazlardan biri olan inverter klimaların kontrolünü kullanıcı ile makina arasında direkt bir etkileşim sağlayarak, kullanıcının daha kolay ve aracıdan bağımsız olarak inverter klima ile haberleşmesini sağlamaktır. Önerilen sistemde el jestinin tanınması amacı ile öncelikle kameradan görüntüler alınmış ve bu görüntülere literatürde bulunan görüntü ön-işleme teknikleri ve filtreleri kullanılarak, görüntünün netleştirilmesi ve gürültülerin temizlenmesi sağlanmıştır. Ön-işleme işlemi sonucunda elde edilen görüntülerde ten rengi tespiti ve Yönlü Gradyanlar Histogramı (YGH) algoritmaları kullanılarak el jestinin konumu belirlenmiştir. Daha sonra görüntü işleme algoritmalarından elde edilen konum bilgileri yapay sinir ağına giriş olarak verilerek el jestinin hareketi anlamlı hale getirilmiş ve inverter klimada %92 başarı ile sıcaklık ve fan ayarları kontrolü sağlayan bir algoritma geliştirilmiştir.