Show simple item record

dc.contributor.authorErden, Fatihen_US
dc.contributor.authorBingol, A. S.en_US
dc.contributor.authorÇetin, A. Enisen_US
dc.coverage.spatialTrabzon, Turkey
dc.date.accessioned2016-02-08T12:03:14Z
dc.date.available2016-02-08T12:03:14Z
dc.date.issued2014-04en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11693/27861
dc.descriptionDate of Conference: 23-25 April 2014
dc.descriptionConference name: 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) 2014
dc.description.abstractBu makalede, iki diferansiyel kızılberisi algılayıcı (PIR) ve bir kamera kullanılarak geliştirilen el jestleri algılama ve sınıflandırma sistemi tanıtılmaktadır. İzlenen alanda diferansiyel PIR algılayıcı dizisi ile hareket varlığı araştırılır. Bir hareket algılanması durumunda kamera yardımıyla söz konusu hareketin el olup olmadığına, el ise çok modlu sistem verilerinin birlikte değerlendirilmesiyle hareketin hangi tanımlı sınıfa ait olduğuna karar verilir. Kamera ile el jestleri algılama ve hareketleri sınıflandırma aşamasında ten algılama ve dışbükey zarf-gedik hesaplama yöntemleri kullanılır. Farklı el hareketlerinin PIR algılayıcı verileri yardımıyla sınıflandırılması Winner-Take-All (WTA) imza metoduyla gerçekleştirilir. Bu makalenin temel katkısı, WTA imza kodlarının tek boyutlu sinyallerin sınıflandırılmasında kullanılabileceğini ve çoklu algılayıcı tümleştirmesiyle jestleri tanıma sonuçlarının geliştirilebileceğini göstermektir.
dc.description.abstractIn this paper, a hand gesture detection and classification system using two differential Pyro-electric Infrared (PIR) sensors and a camera is introduced. Motion presence is investigated in the area of interest using two differential PIR sensors. In the case of any motion detection, a decision whether it belongs to a hand or not is made by using camera and if it is a hand, which gesture belongs to which predefined class is determined by evaluating each system data together. In the stage of hand gesture detection and classification using camera, skin detection and convex hull-defect algorithms are used. Classification of different hand gestures by using differential PIR sensors is carried out by Winner-Take-All (WTA) hash method. The main contribution of this paper is to show that WTA hash codes can be utilized in classification of 1-D signals and gesture recognition accuracy can be improved by multi-sensor fusion. © 2014 IEEE.
dc.language.isoTurkishen_US
dc.source.title22nd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2014 - Proceedingsen_US
dc.relation.isversionofhttp://dx.doi.org/10.1109/SIU.2014.6830237en_US
dc.subjectHand gesture recognitionen_US
dc.subjectPIR sensorsen_US
dc.subjectSensor fusionen_US
dc.subjectWTA hash methoden_US
dc.subjectCamerasen_US
dc.subjectGesture recognitionen_US
dc.subjectSignal processingen_US
dc.subjectClassification systemen_US
dc.subjectHand-gesture recognitionen_US
dc.subjectMulti-sensor fusionen_US
dc.subjectPir sensorsen_US
dc.subjectPre-defined classen_US
dc.subjectRecognition accuracyen_US
dc.subjectSensor fusionen_US
dc.subjectWTA hash methoden_US
dc.subjectSensorsen_US
dc.titleiki diferansiyel PIR algılayıcı ve bir kamera yardımıyla el hareketlerinin sınıflandırılmasıen_US
dc.title.alternativeHand gesture recognition using two differential PIR sensors and a cameraen_US
dc.typeConference Paperen_US
dc.departmentDepartment of Electrical and Electronics Engineeringen_US
dc.citation.spage349en_US
dc.citation.epage352en_US
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2014.6830237en_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.contributor.bilkentauthorÇetin, A. Enis
buir.contributor.orcidÇetin, A. Enis|0000-0002-3449-1958en_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record