MAFingerTrackingCandascentOptimization

Chair for Computer Aided Medical Procedures & Augmented Reality
Lehrstuhl für Informatikanwendungen in der Medizin & Augmented Reality

Diese Ausschreibung wurde am 24.06.2014 erstellt.

Kurzfassung der Masterarbeit

In dieser Masterarbeit soll die vorhandene OpenSource? Library Candascent erweitert und optimiert werden. Diese Library verwendet den K-Means Algorithmus um verschiedene Cluster basierend auf Tiefendaten der Kinect zu ermitteln. Anschließend wird die Kontur ermittelt und mittels geeigneter Arithmetik die einzelnen Finger identifiziert. Die Library wurde bereits für den Prototypen der Kinect 2 angepasst. Die Aufgabe des Studenten ist es, sich in den Algorithmus einzuarbeiten, die einzelnen Parameter zu verstehen und zu dokumentieren und diese anschließend dynamisch auf die Entfernung von der Hand zur Kinect anzupassen. Weitere Ideen zur Optimierung der Library dürfen gerne vom Studenten eingebracht werden. Am Ende der Masterarbeit soll durch eine vergleichende Evaluation zwischen dem alten, dem neuen und einem alternativen System.

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Aufgaben des Studenten

  • Einarbeitung in Library und Literaturrecherche
  • Dokumentation der einzelnen Parameter
  • Konzepterstellung für Optimierungen und Bewertung
  • Optimierung der Parameter auf fixer Entfernung
  • Dynamische Anpassung der Paramter basierend auf den Abstand zwischen Sensor und Hand
  • Realisierung ausgewählter Konzepte aus der Konzepterstellungsphase
  • Evaluiierung des optimierten System im Vergleich zum vorherigen System
  • Ergebnisauswertung
  • Ausarbeitung

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Diese Arbeit wird in Zusammenarbeit mit Trumpf Medizintechnik erstellt und in Puchheim betreut. Sie bietet die Gelegenheit Erfahrungen in der Industrie zu sammeln und wichtige Kontakte für die zukünftige Laufbahn in einem angenehmen und selbstbestimmten Arbeitsumfeld zu sammeln.


ProjectForm
Title: Optimization of the Candascent Finger Tracking library
Abstract: In dieser Masterarbeit soll die vorhandene OpenSource? Library Candascent erweitert und optimiert werden. Diese Library verwendet den K-Means Algorithmus um verschiedene Cluster basierend auf Tiefendaten der Kinect zu ermitteln. Anschließend wird die Kontur ermittelt und mittels geeigneter Arithmetik die einzelnen Finger identifiziert. Die Library wurde bereits für den Prototypen der Kinect 2 angepasst. Die Aufgabe des Studenten ist es, sich in den Algorithmus einzuarbeiten, die einzelnen Parameter zu verstehen und zu dokumentieren und diese anschließend dynamisch auf die Entfernung von der Hand zur Kinect anzupassen. Weitere Ideen zur Optimierung der Library dürfen gerne vom Studenten eingebracht werden. Am Ende der Masterarbeit soll durch eine vergleichende Evaluation zwischen dem alten, dem neuen und einem alternativen System.
Student:  
Director: Prof. Gudrun Klinker
Supervisor: Tayfur Coskun
Type: DA/MA/BA
Area:  
Status: open
Start:  
Finish:  
Thesis (optional):  
Picture: samples_hand_thumb.png

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samples_hand.png manage 59.5 K 24 Jun 2014 - 15:02 TayfurCoskun  
samples_hand_thumb.png manage 3.4 K 24 Jun 2014 - 15:07 TayfurCoskun  
OP_Raum.png manage 433.0 K 09 Jul 2014 - 10:54 TayfurCoskun  

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