Turkish sign language recognition using microsoft Kinect Xbox Tolga Yırtıcı; Supervisor: Mehtap Köse Ulukök

Yazar: Katkıda bulunan(lar):Dil: İngilizce Yayın ayrıntıları:Nicosia Cyprus International University 2015Tanım: VII, 55 p. figure 30.5 cm CDİçerik türü:
  • text
Ortam türü:
  • unmediated
Taşıyıcı türü:
  • volume
Konu(lar):
Eksik içerik
1 INTRODUCTION
1 Approaches Used in the Education of the Deaf in Turkey
3 Literature Review
6 Technology
6 Kinect Xbox 360 Camera
7 Active Pixel Sensor
7 Clojure
7 History
8 Clojure for Functional Programming
10 Clojure Philosophy
11 Clojure Syntax
11 Definition
12 Similarities with other traditional Lisp-like languages
12 Strength of Clojure
20 Function programming
20 Introduction of Functional Programming
21 Moore's Law
22 Functional Programming Concept
23 Referential Transparency
23 Benefits of Functional Programming
24 The Six Rules
25 Neural Network
25 Learning Models
Supervised Learning
26 Unsupervised Learning
27 Reinforcement Learning
27 Application in Real-Life
28 Support Vector Machine
29 Detection of Turkish Sign Language Using Kinect
29 TSL Recognition System
31 Initializing the Camera
36 Prepocessing the Data
41 SVM and Word Matching
43 Conclusıon
45 Appendix A
Özet: 'ABSTRACT This project is an implementation of Turkish Sign Language detection by using a depth camera. Turkish Sign Language is formed of gestures regulated by the Turkish Language Association. Kinect camera's 3D scanning feature is used to capture gestures. A person in front of Kinect makes gestures from a Turkish Sign Language dictionary and then coordinates of the joints in that gesture are retrieved. By using Support Vector Machine each gesture is classified and displayed as the matching word. Key Words: Turkish Sign Language, Support Vector Machine, Kinect. ÖZETÇE Bu proje, derinlik kamerası kullanarak Türk saret Dilini algılayan bir uygulamadır. Türk Dil Kurumu tarafından belirlenen Türk saret Dili vücut hareketlerinden olusmaktadır. Hareketleri yakalamak için Kinect kameranın 3D özelligi kullanılmıstır. Kinect önünde bir kisi Türk saret Dili sözlügünden hareketler yapar ve bundan sonra hareket içindeki eklemlerin koordinatları alınır. Destek Vektör Makinası kullanılarak herbir hareket sınıflandırılır ve eslesen kelime olarak görüntülenir. Anahtar Kelimeler: Türk saret Dili, Destek Vektör Makinası, Kinect. '
Materyal türü: Thesis
Mevcut
Materyal türü Geçerli Kütüphane Koleksiyon Yer Numarası Durum Notlar İade tarihi Barkod Materyal Ayırtmaları
Thesis Thesis CIU LIBRARY Tez Koleksiyonu Tez Koleksiyonu YL 530 Y47 2015 (Rafa gözat(Aşağıda açılır)) Kullanılabilir Computer Engineering Department T586
Toplam ayırtılanlar: 0

Includes CD

Includes references (44 p.)

'ABSTRACT This project is an implementation of Turkish Sign Language detection by using a depth camera. Turkish Sign Language is formed of gestures regulated by the Turkish Language Association. Kinect camera's 3D scanning feature is used to capture gestures. A person in front of Kinect makes gestures from a Turkish Sign Language dictionary and then coordinates of the joints in that gesture are retrieved. By using Support Vector Machine each gesture is classified and displayed as the matching word. Key Words: Turkish Sign Language, Support Vector Machine, Kinect. ÖZETÇE Bu proje, derinlik kamerası kullanarak Türk saret Dilini algılayan bir uygulamadır. Türk Dil Kurumu tarafından belirlenen Türk saret Dili vücut hareketlerinden olusmaktadır. Hareketleri yakalamak için Kinect kameranın 3D özelligi kullanılmıstır. Kinect önünde bir kisi Türk saret Dili sözlügünden hareketler yapar ve bundan sonra hareket içindeki eklemlerin koordinatları alınır. Destek Vektör Makinası kullanılarak herbir hareket sınıflandırılır ve eslesen kelime olarak görüntülenir. Anahtar Kelimeler: Türk saret Dili, Destek Vektör Makinası, Kinect. '

1 INTRODUCTION

1 Approaches Used in the Education of the Deaf in Turkey

3 Literature Review

6 Technology

6 Kinect Xbox 360 Camera

7 Active Pixel Sensor

7 Clojure

7 History

8 Clojure for Functional Programming

10 Clojure Philosophy

11 Clojure Syntax

11 Definition

12 Similarities with other traditional Lisp-like languages

12 Strength of Clojure

20 Function programming

20 Introduction of Functional Programming

21 Moore's Law

22 Functional Programming Concept

23 Referential Transparency

23 Benefits of Functional Programming

24 The Six Rules

25 Neural Network

25 Learning Models

Supervised Learning 25

26 Unsupervised Learning

27 Reinforcement Learning

27 Application in Real-Life

28 Support Vector Machine

29 Detection of Turkish Sign Language Using Kinect

29 TSL Recognition System

31 Initializing the Camera

36 Prepocessing the Data

41 SVM and Word Matching

43 Conclusıon

45 Appendix A

Araştırmaya Başlarken  
   Sıkça Sorulan Sorular