Sustav za pohranu i pregled vremenskih serija kostura ljudskog tijela

završni rad

• Naslov (engleski): System for storage and replay of human skeleton time series
• Autor: Matija Rebuša
• Mentor: Siniša Popović (mentor)
• Član povjerenstva: Siniša Popović (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Šarlija (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivan Kesedžić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2021-02-03, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Cilj projekta je opisati procese i postupke računalnog vida potrebne za snimanje i pregled vremenskih serija kostura ljudskog tijela koristeći dubinsku kameru te njihovu primjenu za prepoznavanje ljudskih gesta u strojnom učenju. Također je potrebno opisati i predložiti računalne alate korištene za implementaciju primjera takvog sustava Snimanje gesta se postiže analizom snimaka IR i RGB senzora dubinske kamere te njihovom obradom za procjenu pozicija kostura. Prostorno-vremenske koordinate glavnih dijelova kostura se zapisuju unutar tekstualnih datoteka pripadnih gesta. Pregled vremenskih serija se zatim postiže reprodukcijom pokreta kostura iz pripadnih tekstualnih datoteka gesta. Implementirana je Java aplikacija za snimanje i pohranu podataka iz vremenske serije snimaka pozicija kostura u obliku tekstualnih dokumenata te reprodukciju tih snimaka na skočnom Java Swing prozoru koristeći OpenGL. Predložene se ideje za daljnji razvoj sustava strojnim učenjem u drugim granama umjetne inteligencije.

Sažetak (engleski)

The aim of the project is to describe the processes and procedures of computer vision required for recording and reviewing a time series of human skeleton snapshots using a depth camera and their application for human gesture recognition in machine learning. It is also necessary to describe and suggest computer tools used to implement examples of such a system. Gesture recording is achieved by analyzing images of IR and RGB depth camera sensors and processing them to assess the position of the skeleton. The spatio-temporal coordinates of the main parts of the skeleton are recorded within the text files of the corresponding gestures. An overview of the time series is then achieved by reconstructing the skeleton from the corresponding gesture text files. A Java application has been implemented to record and store data from a time series of skeleton position snapshots in the form of text documents and to reproduce these snapshots in a pop-up Java Swing window using OpenGL. Ideas for further development of machine learning systems in other branches of artificial intelligence are proposed.

• Ključne riječi: geste; snimanje; reprodukcija; implementacija; dubinska kamera
• Ključne riječi (engleski): gestures; recording; reproduction; implementation; depth camera
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:668494
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 13:41:53