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Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by Oldenbourg Wissenschaftsverlag September 25, 2009

Videobasierte Handgestenerkennung: Anforderungen und Umsetzung für die Interaktion an horizontalen Anzeigen (Video-Based Hand Gesture Recognition: Requirements and Realization for the Interaction at Tabletops)

Thomas Bader
From the journal

Der Einsatz großflächiger tischartiger Anzeigen ermöglicht durch die Bereitstellung einer gemeinsamen interaktiven Plattform die computergestützte kooperative Zusammenarbeit eines Teams an einem gemeinsamen Arbeitsplatz. Herkömmliche Eingabegeräte, wie beispielsweise Maus und Tastatur, sind für die Interaktion an solchen Arbeitsplätzen nicht geeignet. Die Eingabe per Handgestik ermöglicht hingegen eine intuitive gleichzeitige Interaktion durch mehrere Benutzer für bestimmte Interaktionsaufgaben. In diesem Beitrag wird die zur videobasierten Erfassung der Hand zu Eingabezwecken an großflächigen tischartigen Anzeigen durchzuführende maschinelle Wahrnehmungsaufgabe definiert. Dabei werden die ergonomischen Anforderungen an eine solche Mensch-Maschine-Schnittstelle berücksichtigt. Es werden effiziente Verfahren zur Handgestenerkennung vorgestellt und gezeigt, wie durch ansichten- und konturbasierte Repräsentation von Handsymbolen Anforderungen hinsichtlich Umfang, Genauigkeit und Verarbeitungsgeschwindigkeit der definierten Wahrnehmungsaufgabe erfüllt werden können.

The use of tabletops as an input/output device enables computer-based support for collaborative teamwork by providing a common interactive platform. Traditional input devices like mouse and keyboard are not appropriate to interact in an intuitive and direct manner. However, the use of hand gestures allows for an intuitive interaction by multiple users for many tasks. In this paper, we first define requirements regarding functionality and accuracy of a video-based gesture recognition system motivated by ergonomical requirements for such human-computer interfaces. Second, we present efficient methods for video-based hand gesture recognition for tabletops. We show how the requirements can be fulfilled by our approach, which uses a contour-based and view-centered representation of hand symbols, appropriate learning, and efficient data processing algorithms.

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Published Online: 2009-09-25
Published in Print: 2008-07

© Oldenbourg Wissenschaftsverlag

Downloaded on 28.11.2022 from frontend.live.degruyter.dgbricks.com/document/doi/10.1524/teme.2008.0881/html
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