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Vergleich maschineller Lernalgorithmen in Anwendung auf die 3D-Gestenerkennung per Leap Motion
(2017)
Die Gestensteuerung ermöglicht eine intuitive sowie natürliche Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Um die Bewegungen des Nutzers im dreidimensionalen Raum erkennen und klassifizieren zu können, sind Sensoren nötig, deren Signale es gilt zu verarbeiten. Diese Verarbeitung geschieht mittlerweile überwiegend durch Algorithmen des maschinellen Lernens, welche mit Hilfe von eingelernten Daten selbstständig Vorhersagen über neue Eingabesignale treffen können.
In dieser Arbeit werden die Eigenschaften und die damit zusammenhängende Erkennungsgenauigkeit solcher Algorithmen untersucht und verglichen. Dabei sollen die Support Vector Machine und das neuronale Netz berücksichtigt werden, welche mit Hilfe der Open Source Bibliotheken TensorFlow und scikit-learn implementiert wurden. Als Untersuchungsgegenstand dienen die Positionskoordinaten von insgesamt 350 dynamischen Gesten. Diese wurden mit dem Tiefenensor Leap Motion mittels einer eigens entwickelten Software aufgezeichnet und entsprechend vorverarbeitet. Auf diese Software, sowie den Prozess der Datensammlung, der Vorverarbeitung und letztendlich der Klassifizierung wird in der Arbeit ausführlicher eingegangen.
Die durchgeführten Tests zeigen, dass beide Algorithmen in der Lage waren eine Erkennungsgenauigkeit von bis zu 93,40% zu erreichen. Die Support Vector Machine schnitt durchschnittlich mit 87,15%, gegenüber dem neuronalen Netz mit 80,47%, besser ab.
Das vornehmlich visuell erscheinende Web und seine Inhalte stellen, sofern Web Accessability, die ausnahmslose Barrierefreiheit im Web, nicht priorisiert wird, für Blinde und Sehbehinderte Hürden dar und schließt sie von bedeutenden Inhalten des Webs aus.
In dieser Bachelorthesis soll verdeutlicht werden, dass Maßnahmen für Web Accessability jeglichen Nutzergruppen ausschließlich Vorteile darbieten und ohne außergewöhnliche Aufwände umzusetzen sind.
Um dies zu erreichen, werden Handlungsempfehlungen von Analysen der Ist-Zustände verschiedener Typen von Online Medien, theoretischen Konzepten zur Einhaltung von Web Accessability sowie eigenen Erhebungen abgeleitet.
Zudem wurden Gespräche mit betroffenen Nutzern im Blinden- und Sehbehindertenverein Südbaden e.V. geführt, um Einblicke in die Thematik zu erlangen, welche durch bloße Theorie und Analysen nicht in vollem Umfang ersichtlich sind.
Die Handlungsempfehlungen in der vorliegenden Bachelorarbeit stellen einen Leitfaden explizit für die Entwicklung von Online-Shops dar, um sehbehinderten und blinden Nutzern die für sie noch nicht vollends erreichbare Welt des e-Commerce adäquat zu erschließen.
Hierbei werden vor allem die notwendigsten Maßnahmen zum Abbau der folgenreichsten Barrieren für blinde und sehbehinderte Nutzer im Web herausgehoben: inhaltlich äquivalente Beschreibungen zu Grafiken, Bildern und Formularen, die Gliederung der Webseiten in Abschnitte sowie technische Maßnahmen zur Navigation der Webseite über Bildschirmleseprogramme.
Als rechtliche und ethische Grundlagen zu den in dieser Thesis erarbeiteten Empfehlungen werden allen voran die Barrierefreie-Informationstechnik-Verordnung (BITV) sowie die Web Content Accessability Guidelines der W3C (WCAG 2.0) herangezogen.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, den Einfluss von Apps und virtuellen Welten auf die Akzeptanz und die Motivation von Läufern zu ermitteln. Dafür wird der Begriff der Motivation anhand von Motivationsmodellen erklärt und auf den Laufsport angewendet. Durch den praktischen Teil der Arbeit, wurde mittels einer Studie herausgefunden wie Probanden auf virtuelle Welten während einer Laufeinheit auf einem Laufband reagieren und diese bewerten. Die Grundlage und Idee des Themas dieser Bachelorarbeit, war unter anderem eine virtuelle Laufapp. 2009 gab es an der Hochschule Furtwangen die Projektgruppe „Virtual Marathon“. Unter der Leitung von Prof. Dr. Dittler, war das Ziel des Projektes eine virtuelle Welt für den Laufsport zu erschaffen. Dafür filmte die Gruppe verschiedene Laufstrecken ab und projizierte diese Videos anschließend auf eine Leinwand, vor welcher ein Laufband installiert wurde. Heutige Apps nutzen dieselbe Technik, nur auf aktuellerem Stand und mit einer Vielzahl von mehr Strecken.