El hareketi tespit sensörü tasarımı

Abstract

Günümüzde teknoloji insan hayatını birçok alanda kolaylaştırsa da insan-makine etkileşiminin çoğunluğu klavyeler, fareler, joystickler gibi mekanik cihazlarla sağlanmaktadır. Buna alternatif olarak, insanlarla makineler arasındaki iletişimin uzaktan basit komutlarla yapılabilmesi günlük hayatı kolaylaştıracaktır. Bu çalışmada; insan-makine haberleşmesinde birçok elektronik cihaza uygun, kullanışlı, etkili ve düşük maliyetli bir sensör tasarımı yapılmıştır. Çalışmanın amacı, ağır CPU işlemleri gerektiren algılama ve takip işlemlerini, optimize ederek düşük maliyetli raspberry pi 3 gibi bir donanıma el hareketini sınıflandırarak elektronik cihazların anlayabileceği sonuçlar elde etmektir. Çalışmada, resim ön hazırlık aşamasından geçirilerek fazla ayrıntılardan arındırılmıştır. YCrCb renk uzayı ile ten rengi filtrelenerek elin aranacağı resim küçültülerek algılama ve takip işlemlerinin maliyetleri azaltılmıştır. Basit lineer kontrol ile hareketin sağa, sola hareketi algılayabildiği görülmüştür. Sonuçlar, elin hareketlerinin hızlı ve etkili bir şekilde algılanabildiğini ve başarılı bir çıkış üretilebildiğini göstermektedir.

Nowadays, most of the human-machine interaction is provided by mechanical devices such as keyboards, mouses, joysticks. Alternatively, the communication between people and machines will be facilitated by simple remote commands. In this study; a convenient, efficient and low-cost sensor design has been made suitable for many electronic devices for human-machine interaction. The aim of the study is to detect hand movement by low cost hardware like raspberry pi 3 and then to get results that electronic devices can understand by classifying movements. In the study, the image was passed through the preprocessing stage and was purified from the details. With YCrCb color space, the color of the skin is filtered to reduce the cost of detection and tracking. It was observed that movement can detect right, left, up and down movement with simple linear control. The results show that hand movements can be detected quickly and effectively and that a successful output can be generated.