search

ftn-ai-lab / sc-2021-siit

Soft Computing - 2021 - Softversko inženjerstvo i informacione tehnologije
MIT License
0 stars 0 forks source link

Detekcija gestikulacije ruke #34

Closed JovanovicAca closed 2 years ago

JovanovicAca commented 2 years ago

Tim Aleksandar Jovanović sw78/2018

Asistent Vidaković Dragan

Definicija problema Prepoznavanje znakova rukom pomoću porodice YOLO algoritama.

Skup podataka Skup podataka je https://www.kaggle.com/gti-upm/leapgestrecog

Metodologija Koristiće se YOLOv3.

Evaluacija Dataset će biti podeljen na test i trening skup u odnosu 80:20. Preciznost će se meriti na osnovu rezultata mAP funckije.

Link repozitorijuma https://github.com/JovanovicAca/HandGesticulate

vdragan1993 commented 2 years ago

Prepoznavanje koliko i kojih znakova će biti podržano? Da li će se vršiti prepoznavanje sa slike, videa ili real-time? Da li će model naveden u metodologiji biti ručno implementiran, ili će se iskoristiti gotov?

JovanovicAca commented 2 years ago

Biće podržano prepoznavanje 10 znakova (pesnica, palac, znak ok rukom itd.) Vršiće se prepoznavanje sa slike. Biće korišćen gotov model.

vdragan1993 commented 2 years ago

Navedite sve znakove čije će prepoznavanje biti podržano.

JovanovicAca commented 2 years ago
  1. Pokazivanje dlana (prednja strana, svi prsti se vide)
  2. Znak L rukom (ispruženi palac i kažiprst, ostali prsti skupljeni)
  3. Stegnuta pesnica (sa prednje strane, gde se vide prsti)
  4. Stegnuta pesnica (gledano sa druge strane, sa strane gde se vidi mali prst)
  5. Pokazivanje palca
  6. Pokazivanje kažiprsta
  7. Pokazivanje znaka OK (kažiprst dodiruje palac)
  8. Dlan (gledano sa strane malog prsta)
  9. Pokazivanje slova C, savijena šaka
  10. Šaka prikazana odozdo
vdragan1993 commented 2 years ago

Tema odobrena. Ostavite link ka GitHub repozitorijumu projekta. Srećan rad.