Kontrolisanje VLC player-a

[nikolinaapetrovic]

Član tima: Nikolina Petrović, SW-70/2016

Definicija problema: Problem koji se rešava je kontrolisanje rada VLC player-a pomoću video kamere. Vrši se klasifikacija slika, odnosno klasifikacija oblika koji napravimo šakama u određene klase. Zatim se na osnovu datih komanda vrši kontrolisanje samog rada player-a. Neke od dostupnih komandi su pokretanje i zaustavljanje video snimka, pojačavanje i smanjivanje tona, premotavanje snimka, kao i mutiranje i izlazak iz programa.

Metodologija: Za implementaciju će se koristiti Python i njegove biblioteke. Prepoznavanje oblika šake će se raditi primenom maske sa skin color range-om, koja će detektovati šaku i izdvojiti je od pozadine. Nakon toga se vrši predikcija koja pokazuje koja je komanda u pitanju. Za klasifikaciju koristiće se Convolution Neural Network.

Skup podataka: Skup podataka će biti ručno napravljen i sastojaće se od svih komandi koje su potrebne za kontrolisanje playera.

Evaluacija: Validacija rešenja će se vršiti pomoću testnog skupa slika koje predstavljaju jednu komandu. Kao glavna metrika će se koristiti tačnost (Accuracy). Takodje, biće dostupni i manuelni testovi, koji će služiti za proveru tačnosti prepoznatih komandi.

Git repozitorijum: https://github.com/nikolinaapetrovic/SCProjekat

[vdragan1993]

Tema odobrena. Srećan rad.