Gestikbasierte Mensch-Maschine-Kommunikation auf der Grundlage visueller Aufmerksamkeit und Adaptivität

Rae R (2000)
Bielefeld (Germany): Bielefeld University.

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Bielefelder E-Dissertation | Deutsch
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Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht die Erforschung von intelligenten gestikbasierten Mensch-Maschine-Schnittstellen auf der Basis von visueller Aufmerksamkeit und Adaptivität. Aufbauend auf den Erkenntnissen über das visuelle Verhalten des Menschen werden zwei konkrete technische Systeme, GAZE und GRAVIS, implementiert und untersucht. Das System GAZE realisiert die Erkennung von Blickbewegungen auf der Grundlage einer modellgestützten Aufmerksamkeitssteuerung. Ausgehend von heuristisch geschätzten Positionen wird innerhalb der Gesichtsregion nach den Gesichtsmerkmalen Nase, Mund und Augen gesucht. Dabei kommen spezialisierte neuronale Netze zum Einsatz, die besondere Eigenvektoren ("Eigennasen" und "Eigenaugen") als Merkmale verwenden und auf die Detektion der zugehörigen Gesichtsregion trainiert sind. Das System GRAVIS ist auf die Erkennung von Zeigegesten zur Greifsteuerung eines Roboters in einem Konstruktionsszenario ausgerichtet. Die Grundlage dafür bildet ein aktiver Stereokamerakopf, dessen "Aufmerksamkeitsfokus" durch zwei komplementäre Aufmerksamkeitsmechanismen gesteuert wird. Der eine Mechanismus steuert rein datengetrieben die Ausführung von Sakkaden und berechnet auf der Basis von unterschiedlichen topografischen Merkmalskarten ein "Interessantheitsmaß". Bei dem anderen Mechanismus handelt es sich um einen disparitätsbasierten Tiefenfilter, mit dem die Verfolgung von Objekten in Echtzeit möglich ist. Eine weitere Systemkomponente bildet das neuronale Handgestenerkennungsmodul, das Handstellungen des Benutzers erkennt und Zeigegesten auswertet. Die so gewonnene Information wird in das Sakkadenmodell zurückgeführt, um den nächsten Fixationspunkt zu bestimmen. Das System ermöglicht die gestikbasierte Mensch-Maschine-Kommunikation, bei der das Kamerasystem autonom die Umgebung exploriert und bei auftretenden Zeigegesten des menschlichen Partners seine Aufmerksamkeit auf das referenzierte Objekt lenkt. Die vorgestellten Resultate demonstrieren die Robustheit und Zuverlässigkeit des künstlichen adaptiven Sehsystems bei der Kooperation mit unterschiedlichen Benutzern.
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Rae R. Gestikbasierte Mensch-Maschine-Kommunikation auf der Grundlage visueller Aufmerksamkeit und Adaptivität. Bielefeld (Germany): Bielefeld University; 2000.
Rae, R. (2000). Gestikbasierte Mensch-Maschine-Kommunikation auf der Grundlage visueller Aufmerksamkeit und Adaptivität. Bielefeld (Germany): Bielefeld University.
Rae, R. (2000). Gestikbasierte Mensch-Maschine-Kommunikation auf der Grundlage visueller Aufmerksamkeit und Adaptivität. Bielefeld (Germany): Bielefeld University.
Rae, R., 2000. Gestikbasierte Mensch-Maschine-Kommunikation auf der Grundlage visueller Aufmerksamkeit und Adaptivität, Bielefeld (Germany): Bielefeld University.
R. Rae, Gestikbasierte Mensch-Maschine-Kommunikation auf der Grundlage visueller Aufmerksamkeit und Adaptivität, Bielefeld (Germany): Bielefeld University, 2000.
Rae, R.: Gestikbasierte Mensch-Maschine-Kommunikation auf der Grundlage visueller Aufmerksamkeit und Adaptivität. Bielefeld University, Bielefeld (Germany) (2000).
Rae, Robert. Gestikbasierte Mensch-Maschine-Kommunikation auf der Grundlage visueller Aufmerksamkeit und Adaptivität. Bielefeld (Germany): Bielefeld University, 2000.
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