Geri Dön

A context aware approach for enhancing gesture recognition accuracy on handheld devices

Çevre farkındalığı tabanlı yaklaşımla taşınabilir bilgisayarlarda işaret tanıması hassasiyetinin arttırılması

PDF İndir

  1. Tez No: 275033
  2. Yazar: HACI MEHMET YILDIRIM
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TOLGA K. ÇAPIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Mobil cihazların tuş takımı ve kontrol kolu gibi veri girişini sağlayan kabiliyetleri,kullanıcının kullanıcı ara birimi yoluyla bilgiye ve mobil servislere ulaşmasınısağlar. Fakat bu veri girişi kabiliyetleri mobil kullanımdan dolayı sınırlıdır. Mobilcihazlar için yeni veri giriş cihazları ve teknikleri gerekmektedir. İvme ölçerkullanarak işaretlerle etkileşim mobil cihazlarda en yeni etkileşim yöntemlerindenbiridir.Bu tezde önerilen çözüm, otomatik olarak ivme ölçer işaretlerinin tanınmasınıniyileştirilmesinde, dokunmatik ekran ve ivme ölçer işaretlerinin standartkütüphanesi oluşturulmasında kullanılabilir.Sunulan çözümde, ivme ölçer işaretlerini tanımak için uygun olan sinyal işlemeyöntemleri otomatik olarak belirlenmektedir. Öncelikle, sistem örüntü tanımaalgoritması kullanarak kullanıcının hareketini tanır. Daha sonra, sistem otomatikolarak kullanıcı hareketine uygun veri işleme yöntemini seçer ve işaretleri algılar.Ayrıca işaretler daha iyi kullanım için standart hale getirilmişlerdir.Bu çalışmada ayrıca, önerilen otomatik işaret tanıma iyileştirme sisteminin etkilive uygulanabilir olduğunu gösteren birkaç kullanıcı testine de yer verilmektedir.

Özet (Çeviri)

Input capabilities (e.g. joystick, keypad) of handheld devices allow users to interact withthe user interface to access the information and mobile services. However, these inputcapabilities are very limited because of the mobile convenience. New input devices andinteraction techniques are needed for handheld devices. Gestural interaction with accelerometer sensor is one of the newest interaction techniques on mobile computing.In this thesis, we introduce solutions that can be used for automatically enhancing the gesturerecognition accuracy of accelerometer sensor, and as a standardized gesture library for gesturalinteraction on touch screen and accelerometer sensor.In this novel solution, we propose a framework that decides on suitable signal processingtechniques for acceleration sensor data for a given context of the user. First system recognizesthe context of the user using pattern recognition algorithm. Then, system automatically choosessignal filtering techniques for recognized context, and recognizes gestures. Gestures are alsostandardized for better usage.In this work, we also present several experiments which show the feasibility and effectivenessof our automated gesture recognition enhancement system.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    849805

    Emotion recognition using deep learning focusing on the hand and facial expressions

    El ve yüz ifadelerine odaklanan derin oğrenmeyi kullanarak duygu tanıma

    HASANAIN JAWAD RADEEF

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YILMAZ AR

  2. Tez No

    991324

    Meta-requirements for enhancing user experience in conversational agents: A design science research approach

    Konuşma temelli sistemlerde kullanıcı deneyimini geliştirmeye yönelik meta-gereksinimler: Bir tasarım bilimi araştırma yaklaşımı

    NEŞE BAZ AKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Yönetim Bilişim SistemleriSakarya Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADEM AKBIYIK

  3. Tez No

    866059

    Context-aware remote sensing data processing for improvement of agricultural predictions

    Bağlam farkındalıklı uzaktan algılama veri entegrasyonu ile tarımsal tahminlerin iyileştirilmesi

    AYDA FITRIYE AKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  4. Tez No

    979334

    Enhancing product recommendations with bert: A hybrid approach integrating collaborative filtering and NLP

    Bert ile ürün önerilerini geliştirme: İşbirlikçi filtreleme ve NLP'yi entegre eden hibrit bir yaklaşım

    ABDERRAHMAN ABID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ILHAM HUSEYINOV

  5. Tez No

    1019841

    A large language model (LLM)-based framework for bid/no-bid decision support in construction public procurement: Validated on romanian tenders

    İnşaat kamu ihalelerinde teklif verme / vermeme karar desteği için büyük dil modeli (LLM) tabanlı bir çerçeve: Romanya ihaleleri üzerinde doğrulama

    ELİF GÜLİN PETEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR BEHZAT TOKDEMİR

Geri Dön