IMU data segmentation for sign language recognition
Masterarbeit
Motivation
Mit Hilfe von Datensegmentierung lässt sich ein Stream von Daten in einzelne zusammenhänge Segmente zerlegen. Die Herausforderung hierbei ist es, die verschiedenen Datenquellen zu fusionieren und in den resultierenden Daten jeweils die Start- und Endpunkte von vorgegebenen Mustern (z.B. Übungen, Gebärden, …) zu erkennen.
Aufgabe
In dieser Arbeit soll ein Konzept zur Datensegmentierung bei der Ausführung von Gebärden erarbeitet werden. Hierbei sollen aus einem Datenstream einzelne Gebärden segmentiert werden.
Gebärden bestehen im wesentlichen aus einer Handform, der Orientierung der Hand und der Bewegung von Hand bzw. Arm. Um diese Werte zu ermitteln, soll in dieser Arbeit ein Datenhandschuh kombiniert mit einer IMU verwendet werden.
Anforderungen
- Erfahrung mit Python wünschenswert
- Erfahrung im Bereich Sensordatenverarbeitung hilfreich
Keywords
Data segmentation, Sensor fusion, Gesture recognition, IMU
Publikationen
- João Lopes, Miguel Simão, Nuno Mendes, Mohammad Safeea, José Afonso, Pedro Neto: Hand/arm gesture segmentation by motion using IMU and EMG sensing.
