Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
269580		Vision-based hand interface systems in human computer interaction / İnsan bilgisayar iletişimi için görüntü tabanlı el arayüzü sistemleri Yazar:SERKAN GENÇ Danışman: PROF. DR. VOLKAN ATALAY Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2010 98 s.
Bu tezde, el kullanımının insan-bilgisayar etkileşimini nasıl daha doğal ve verimli hale getirdiği gösterilmektedir. Bu amacı gerçekleştirmenin yollarından biri de kameralı sistemler kullanmaktır. Bizim çalışmamızda bir tane kamera etrafın görüntüsünü almak için kullanılmaktadır. Alınan bu görüntü, görüntü işleme algoritmaları kullanılarak, kullanıcının elinin yeri bulunmakta ve yapmış olduğu el hareketlerine göre de amacı belirlenmektedir. Bu tezde, el ile arayüz yapımına katkı sağlayacak üç unsur önerilmiştir. (i) Dağıtık sistemlerde kullanılmak üzere ekrana dokunmadan ekranla etkileşime izin veren yeni bir el arayüzü tasarlanmıştır. (ii) Nesne şekillerinin tanınmasında kullanılan genel dört yöntemin kabiliyetleri ve hızları, el şekilleri için test ölçülmüştür. (iii) Görüntü işleme yöntemi ile çalışan bir el arayüz tasarlanmış ve video veritabanına sorgu yapmak için kullanılan bir uygulamada, tasarlanan el arayüzü kullanıcılar tarafından uygunluğu ve performansı test edilmiştir.
People began to interact with their own environment since their birth. Their main organs to sense their surroundings are their hands, and this is the most natural way of interaction in human-human interactions. The goal of this dissertation is to enable users to employ their hands in interaction with computers similar to human-human interaction. Using hands in the computer interaction increases both the naturalness of computer usage and the speed of interaction. One way of accomplishing this goal is to utilize computer vision methods to develop hand interfaces. In this study, a regular, low-cost camera is used for image acquisition, and the images from camera are processed by our novel vision system to detect user intention. The contributions are (i) a method for interacting with a screen without touching in a distributed computer system is proposed, (ii) a benchmark of four hand shape representation methods is performed using a comprehensive hand shape video database, and (iii) a vison-based hand interface is designed for an application that queries a video database system, and its usability and performances are also assessed by a group of test users to determine its suitability for the application.