Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Robust Hand Gesture Recognition for Robotic Hand Control de Ankit Chaudhary

Robust Hand Gesture Recognition for Robotic Hand Control

Autor Ankit Chaudhary
en Limba Engleză Paperback – 30 ian 2019

Resursele tehnice și algoritmii prezentați în Robust Hand Gesture Recognition for Robotic Hand Control oferă o soluție solidă pentru una dintre cele mai mari provocări în viziunea artificială: recunoașterea gesturilor în condiții de iluminare variabilă. Apreciem abordarea autorului Ankit Chaudhary, care propune un sistem de preprocesare bazat pe un algoritm de decupare a imaginii, asigurând astfel că doar zona de interes este analizată. Punctul forte al volumului rezidă în utilizarea histogramelor de orientare pentru extragerea vectorilor de caracteristici, o metodă care garantează că aceeași mișcare este mapată identic indiferent de intensitatea luminii ambientale.

Ca și Amit Konar în Gesture Recognition, autorul distilează experiență reală în principii acționabile, trecând de la teoria segmentării la implementarea rețelelor neuronale supervizate pentru o precizie sporită. Structura cărții este riguros organizată în nouă capitole, începând cu stabilirea obiectivelor științifice și stadiul actual al tehnicii (State of the Art), continuând cu detalii matematice despre detecția vârfurilor degetelor și terminând cu metode avansate pentru calculul unghiurilor ambelor mâini simultan. Această progresie logică transformă volumul într-un ghid tehnic indispensabil pentru configurarea sistemelor de control la distanță.

În contextul operei sale, această lucrare completează cercetările din Computer Vision and Recognition Systems Using Machine and Deep Learning Approaches, unde Ankit Chaudhary a explorat concepte fundamentale de învățare profundă. Aici, el aplică acele metodologii într-un context hardware specific: controlul mâinilor robotice electro-mecanice prin senzori webcam sau KINECT, oferind inginerilor instrumentele necesare pentru a replica mișcarea umană în medii de risc, precum cele militare sau de urgență.

Citește tot Restrânge

Preț: 60749 lei

Preț vechi: 71470 lei
-15%

Puncte Express: 911
Paperback 60749 lei
Hardback 61300 lei

Carte disponibilă

Livrare economică 28 octombrie-11 noiembrie

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9789811352348
ISBN-10: 9811352348
Pagini: 96
Ilustrații: XXI, 96 p. 67 illus., 54 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Greutate: 0.18 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 2018
Editura: Springer Nature Singapore
Colecția Springer
Locul publicării:Singapore, Singapore

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte inginerilor și cercetătorilor care dezvoltă sisteme de control robotic în timp real. Cititorul câștigă o metodologie clară pentru invarianța la lumină și algoritmi preciși de calcul geometric al unghiurilor degetelor. Este un instrument practic esențial pentru cei care doresc să implementeze interfețe gestuale robuste folosind echipamente accesibile, precum camerele web sau senzorii KINECT, fără a sacrifica acuratețea în medii dinamice.

Despre autor

Ankit Chaudhary este un cercetător recunoscut în domeniul viziunii computerizate și al sistemelor de recunoaștere, cu o expertiză vastă în aplicarea tehnicilor de Machine Learning și Deep Learning. Activitatea sa academică și editorială acoperă spectrul tehnologiilor emergente, de la analiza datelor prin IoT în industria sănătății, așa cum este prezentat în IoT-Based Data Analytics for the Healthcare Industry, până la dezvoltarea de metodologii complexe pentru recunoașterea formelor. Lucrările sale sunt caracterizate printr-o punte solidă între algoritmii teoretici și aplicațiile industriale practice, fiind publicate sub egida unor edituri de prestigiu precum Springer.

Descriere scurtă

This book focuses on light invariant bare hand gesture recognition while there is no restriction on the types of gestures. Observations and results have confirmed that this research work can be used to remotely control a robotic hand using hand gestures. The system developed here is also able to recognize hand gestures in different lighting conditions. The pre-processing is performed by developing an image-cropping algorithm that ensures only the area of interest is included in the segmented image. The segmented image is compared with a predefined gesture set which must be installed in the recognition system. These images are stored and feature vectors are extracted from them. These feature vectors are subsequently presented using an orientation histogram, which provides a view of the edges in the form of frequency. Thereby, if the same gesture is shown twice in different lighting intensities, both repetitions will map to the same gesture in the stored data. The mapping ofthe segmented image's orientation histogram is firstly done using the Euclidian distance method. Secondly, the supervised neural network is trained for the same, producing better recognition results. 
An approach to controlling electro-mechanical robotic hands using dynamic hand gestures is also presented using a robot simulator. Such robotic hands have applications in commercial, military or emergency operations where human life cannot be risked. For such applications, an artificial robotic hand is required to perform real-time operations. This robotic hand should be able to move its fingers in the same manner as a human hand. For this purpose, hand geometry parameters are obtained using a webcam and also using KINECT. The parameter detection is direction invariant in both methods. Once the hand parameters are obtained, the fingers’ angle information is obtained by performing a geometrical analysis. An artificial neural network is also implemented to calculate the angles. These two methods can be used with only one hand, either right or left. A separate method that is applicable to both hands simultaneously is also developed and fingers angles are calculated. The contents of this book will be useful for researchers and professional engineers working on robotic arm/hand systems.

Cuprins

Chapter 1: Introduction.- Chapter 2: Scientific Goals.- Chapter 3: State of the Art.- Chapter 4: Hand Image Segmentation.- Chapter 5: Light Invariant Hand Gesture Recognition.- Chapter 6: Fingertips Detection.- Chapter 7: Bent Finger’s Angles Calculation.- Chapter 8: Both Hands’ Angles Calculation.- Chapter 9: Conclusions.

Notă biografică

Dr. Ankit Chaudhary received his Master of Engineering degree in Computer Science from the Birla Institute of Technology and Science, Pilani and his Ph.D. from the Central Electronics Engineering Research Institute, Council of Scientific and Industrial Research (CSIR). His research interests include vision-based applications, intelligent systems, and Robotics. 
Having authored sixty research publications and edited one book, Dr. Chaudhary is an Associate Editor for Computers and Electrical Engineering and serves on the Editorial Boards of several international journals. He is also a reviewer for numerous journals, including IEEE Transactions on Image Processing, IET Image Processing, Machine Vision and Applications, and Robotics and Autonomous Systems. In the past, Dr. Chaudhary was associated with the University of Iowa’s Department of Electrical and Computer Engineering and the Department of Computer Science BITS Pilani, also working as a Visiting Faculty/researcher at many research laboratories.

Caracteristici

Covers the details of a vision approach in dynamic gesture recognition Presents step-by-step descriptions of each milestone in Real time scenario Includes hand movement conversion to robot control Includes supplementary material: sn.pub/extras