Gesture Recognition using Neural Networks

The advances in technology have brought in a lot of changes in the way humans go about their lives. This has enhanced the significance of Artificial Neural Networks and Computer Vision- based interactions with the world. Gesture Recognition is one of the major focus areas in Computer Vision. This involves Human Computer Interfaces (HCI) that would capture and understand human actions. In this project, we will explore how Neural Network concepts can be applied in this challenging field of Computer Vision. By leveraging the latest research for Gesture Recognition, we researched on how to capture the movement across different frames of the gestures in videos. We experimented on preprocessed 2D and 3D data by applying various Neural Network models such as Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) using Time Series Classification Technique to recognize the Gesture

Human Pose Estimation with Implicit Shape Models

This work presents a new approach for estimating 3D human poses based on monocular camera information only. For this, the Implicit Shape Model is augmented by new voting strategies that allow to localize 2D anatomical landmarks in the image. The actual 3D pose estimation is then formulated as a Particle Swarm Optimization (PSO) where projected 3D pose hypotheses are compared with the generated landmark vote distributions

Human Pose Estimation with Implicit Shape Models

Diese Doktorarbeit stellt einen neuen Ansatz vor, wie 3D Posen von Personen alleine auf Basis monokularer Bildinformation geschätzt werden können. Hierzu wird das Implicit Shape Modell um neue Votingstrategien erweitert, die die Lokalisierung anatomischer Landmarken im 2D Bildraum erlauben. Das anschließende eigentliche 3D Posenschätzungsproblem wird dann im Rahmen einer Partikel-Schwarm-Optimierung auf Basis der generierten Voteverteilungen formuliert

Human Pose Estimation with Implicit Shape Models

Diese Doktorarbeit stellt einen neuen Ansatz vor, wie 3D Posen von Personen alleine auf Basis monokularer Bildinformation geschätzt werden können. Hierzu wird das Implicit Shape Modell um neue Votingstrategien erweitert, die die Lokalisierung anatomischer Landmarken im 2D Bildraum erlauben. Das anschließende eigentliche 3D Posenschätzungsproblem wird dann im Rahmen einer Partikel-Schwarm-Optimierung auf Basis der generierten Voteverteilungen formuliert