Wyniki wyszukiwania dla: GESTURES - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Wyniki wyszukiwania dla: GESTURES

Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (12)

Wyniki wyszukiwania dla: GESTURES

  • Zespół Inżynierii Biomedycznej

    Potencjał Badawczy

    Inżynieria biomedyczna stanowi nową interdyscyplinarną dziedzinę wiedzy zlokalizowaną na pograniczu nauk technicznych, medycznych i biologicznych. Według opinii WHO (World Health Organization) można ją zaliczyć do głównych (obok inżynierii genetycznej) czynników decydujących o postępie współczesnej medycyny. Rosnące znaczenie kształcenia w zakresie INŻYNIERII BIOMEDYCZNEJ wynika z faktu, że specjaliści tej dyscypliny są potrzebni...

  • Zespół Systemów Multimedialnych

    Potencjał Badawczy

    * technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe

  • Zespół Inżynierii Biomedycznej

    Potencjał Badawczy

    Inżynieria biomedyczna stanowi nową interdyscyplinarną dziedzinę wiedzy zlokalizowaną na pograniczu nauk technicznych, medycznych i biologicznych. Według opinii WHO (World Health Organization) można ją zaliczyć do głównych (obok inżynierii genetycznej) czynników decydujących o postępie współczesnej medycyny. Rosnące znaczenie kształcenia w zakresie INŻYNIERII BIOMEDYCZNEJ wynika z faktu, że specjaliści tej dyscypliny są potrzebni...

Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (3)

Wyniki wyszukiwania dla: GESTURES

Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (42)

Wyniki wyszukiwania dla: GESTURES

  • Music Mixing Process Controlled by Hand Gestures

    Publikacja

    W referacie przedstawiono system umożliwiający sterowanie procesami miksowania śladów nagrania muzycznego za pomocą gestów rąk. Przybliżono podstawy wielomodalnej percepcji argumentujące potrzebę powstania tego typu systemu oraz założenia przyjęte w trakcie jego tworzenia. Część sprzętowa systemu składa się z rzutnika multimedialnego, kamery internetowej, komputera klasy PC z zainstalowanym oprogramowaniem systemu oraz ekranu dla...

  • Towards Contactless, Hand Gestures-Based Control of Devices

    Publikacja

    Gesture-based intuitive interactions with electronic devices can be an important part of smart home systems. In this paper, we adapt the contactless linear gesture sensor for the navigation of smart lighting system. Set of handled gestures allow to propose two methods of active light source selection, continuous dimming, and turning on and off based on discrete gestures. The average gesture recognition accuracy was 97.58% in the...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Controlling computer by lip gestures employing neural network

    Publikacja

    - Rok 2010

    Results of experiments regarding lip gesture recognition with an artificial neural network are discussed. The neural network module forms the core element of a multimodal human-computer interface called LipMouse. This solution allows a user to work on a computer using lip movements and gestures. A user face is detected in a video stream from a standard web camera using a cascade of boosted classifiers working with Haar-like features....

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Basic Hand Gestures Classification Based on Surface Electromyography

    This paper presents an innovative classification system for hand gestures using 2-channel surface electromyography analysis. The system developed uses the Support Vector Machine classifier, for which the kernel function and parameter optimisation are conducted additionally by the Cuckoo Search swarm algorithm. The system developed is compared with standard Support Vector Machine classifiers with various kernel functions. The average...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Optical Sensor Based Gestures Inference Using Recurrent Neural Network in Mobile Conditions

    In this paper the implementation of recurrent neural network models for hand gesture recognition on edge devices was performed. The models were trained with 27 hand gestures recorded with the use of a linear optical sensor consisting of 8 photodiodes and 4 LEDs. Different models, trained off-line, were tested in terms of different network topologies (different number of neurons and layers) and different effective sampling frequency...