In der Arbeit wird die Entwicklung eines bildverarbeitungsgestützten Systems für den mit Handgesten gesteuerten Mensch-Maschine-Dialog vorgestellt. Mit zwei alternativen Ansätzen, die auf der stochastischen Modellierung mit teilweise modifizierten und erweiterten Hidden-Markov-Modellen beruhen, werden gestische Bewegungen im kontinuierlichen Videostrom zeitlich segmentiert und klassifiziert. Zur Anpassung der räumlich-zeitlichen Bildsequenzen des Videostroms an die serielle Verarbeitung der Hidden-Markov-Modelle werden mehrere Merkmalsextraktionsverfahren entwickelt und vergleichend untersucht. Als Beispielanwendung wird die Implementierung eines echtzeitfähigen dreidimensionalen Szenen-Editors beschrieben. Über das Konzept der indirekten Manipulation im Zusammenspiel mit dynamischen Gesten sind hierin auch komplexe Aktionen intuitiv steuerbar.     «

In der Arbeit wird die Entwicklung eines bildverarbeitungsgestützten Systems für den mit Handgesten gesteuerten Mensch-Maschine-Dialog vorgestellt. Mit zwei alternativen Ansätzen, die auf der stochastischen Modellierung mit teilweise modifizierten und erweiterten Hidden-Markov-Modellen beruhen, werden gestische Bewegungen im kontinuierlichen Videostrom zeitlich segmentiert und klassifiziert. Zur Anpassung der räumlich-zeitlichen Bildsequenzen des Videostroms an die serielle Verarbeitung der Hidd...     »

In this thesis the development of a computer vision based system for the hand gesture controled man machine dialog is presented. For the temporal segmentation and classification of gestural movements in the continuous video stream two alternative approaches based on the stochastic modeling with the help of partially modified and extended hidden Markov models are introduced. To adapt the spatio-temporal image sequences of the video stream to the serial processing of the hidden Markov models several feature extraction methods are developed and comparatively examined. As an example application the implementation of a three-dimensional scene editor working in real-time is described. Using the concept of indirect manipulation requiring dynamic gestures even complex actions can be controled intuitively.     «

In this thesis the development of a computer vision based system for the hand gesture controled man machine dialog is presented. For the temporal segmentation and classification of gestural movements in the continuous video stream two alternative approaches based on the stochastic modeling with the help of partially modified and extended hidden Markov models are introduced. To adapt the spatio-temporal image sequences of the video stream to the serial processing of the hidden Markov models sever...     »