Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

Handgestenerkennung mit RGB(-D) Kameras

Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) betreibt erfolgreich die Umsetzung neues-ter Forschungsergebnisse in anwendungsreife Problemlösungen. In der Abteilung Interaktive Analyse und Diagnose (IAD) werden in enger Zusammenarbeit mit dem Computer Vision for Human-Computer Interaction Lab (Prof. Stiefelhagen) des KIT (cv:hci) Methoden zur automatischen Situationserkennung in intelligenten Arbeitsumgebungen entwickelt. Wir bieten die Gelegenheit an aktuellen Forschungsthemen und anwendungsnahen Forschungsprojekten mitzuarbeiten, mit intensiver Betreuung und in einem kollegialen Arbeitsklima.
Für die Interaktionen zwischen Mensch und Maschine werden nicht mehr nur herkömmliche Eingabe- und Ausgabemetho-den wie Maus, Tastatur und Bildschirme genutzt. In der Abteilung IAD werden hierfür innovativere Verfahren, wie bei-spielsweise Gestenerkennung oder Projektionen auf Oberflächen eingesetzt, um Informationen darzustellen und damit zu interagieren oder um Fehler auf Bauteilen zu annotieren. Hierzu ist es notwendig die zur Interaktion verwendeten Handge-sten des Benutzers zu erkennen.
Zu diesem Thema bieten wir eine studentische Abschlussarbeit an, deren Ziel es ist einen Überblick zu aktuellen Verfahren zur Handgestenerkennung zu erarbeiten und ein Verfahren zu implementieren, welches mittels einer RGB-Kamera (ggf. mit Unterstützung von Tiefeninformationen RGB-D) unterschiedliche Handgesten erkennen kann. Hierbei sollen die Handgesten insbesondere auch mit unterschiedlichen Handschuhen durchgeführt werden können. Daher soll untersucht werden wie gut aktuelle Verfahren in dieser Domäne funktionieren. Das zu erstellende Verfahren soll daraufhin optimiert sein.

 

Studiengang

  • Informatik, Ingenieurwissenschaften, Mathamatik oder ähnliche

Voraussetzungen

  • Interesse an der Zukunft der Mensch-Maschine-Schnittstelle

  • Gute Kenntnisse und ausgeprägtes Interesse im Bereich Maschinelles Lernen

  • Gute Kenntnisse in der Sprache Python oder C++

Aufgaben

  • Literaturrecherche zu aktuellen Verfahren zur Handgestenerkennung

  • Erstellung eines (Trainings-)Datensatzes mit verschiedenen Handgesten, die mit unterschiedlichen Handschuhtypen durchgeführt werden

  • Implementierung eines Systems zur Handgestenerkennung

  • Vergleich des Systems mit aktuellen Verfahren auf dem erstellten Datensatz

Wir bieten Ihnen

  • Offenes und kommunikatives Arbeitsklima sowie eine intensive Betreuung

  • Gelegenheit, Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten im wissenschaftlichen Umfeld einzusetzen

  • Bearbeitung zukunftsweisender Themen wie Digitalisierung und Mensch-Maschine-Interaktion

 

Bei Interesse senden Sie uns bitte ihre Bewerbungsunterlagen (kurzes Anschreiben, tabellarischer Lebenslauf, Notenauszug) in elektronischer Form.