Kontrolisanje video igre koristeći "hand gestures"

bmijanovic commented 7 months ago

1. Tim

Članovi tima:

Bojan Mijanović, SV8/2020
Ognjen Radovanović, SV74/2020

2. Asistent

Marko Njegomir

3. Definicija Problema

Razviti sistem za kontrolu video igre pomoću kamere i detekcije šake, omogućavajući igračima da upravljaju igrom kroz jednostavne gestove i pokrete šake umesto klasičnih kontrolera.

4. Motivacija Problema

Cilj nam je unaprediti iskustvo igranja video igara, čineći ga pristupačnijim i zabavnijim.

5. Skup Podataka

Za treniranje modela bismo koristili već postojeći data set. https://www.kaggle.com/datasets/gti-upm/leapgestrecog

6. Metodologija

Koristićemo tehniku dubokog učenja. Napisali bismo našu verziju YOLO algoritma.

7. Evaluacija

Evaluacija će se sprovoditi kroz: Performanse Kontrole Igre: Testiranje efikasnosti sistema u upravljanju igrom pomoću detektovanih gestova.

njmarko commented 7 months ago

Како планирате да евалуирате ваш YOLO модел на том скупу података (експериментални поступак)? Које мере перформанси ћете користити за евалуацију YOLO модела на том скупу?

bmijanovic commented 7 months ago

Podelili bismo skup podataka na 70% za treniranje, 15% za validaciju i 15% za testiranje našeg modela. Mere performansi za evaluaciju modela bismo koristili Precision, Recall i F1 score, a na kraju i evaluaciju funkcionisanja samog sistema kroz tačnost akcija koje su izvršene.

njmarko commented 7 months ago

Пројекат одобрен. Оставите линк до Github репозиторијума пројекта. Срећан рад.

bmijanovic commented 7 months ago

https://github.com/bmijanovic/hand-gesture-controller

ftn-ai-lab / sc-2023