1 / 9

Face Gesture Recognition App for Accessibility

A project targeting disabled individuals or those seeking computer interaction alternative by recognizing specific facial gestures. Uses C#, EmguCV, WinForms, and WinAPI to detect key gestures like head rotation, mouth opening, and blinking. Challenges include calibration issues due to various computer specs, cameras, lighting conditions, and facial differences. A research project aiming to enhance facial analysis precision.

tucker-wiley
Download Presentation

Face Gesture Recognition App for Accessibility

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Face controller Wykonanie: Łukasz Chełmicki Mateusz Chromiński Adrian Jaroszewicz Krzysztof Głowinkowski

  2. Koncepcja • Aplikacja rozpoznająca określoną pulę gestów twarzy • Alternatywa dla typowej obsługi komputera • Kierowany do osób niepełnosprawnych (lub niesamowicie leniwych)

  3. Protoplasta: Opera AprilPrank

  4. Technologie • C# • EmguCV (wrapperOpenCV) • WinForms • WinAPI

  5. Wykrywanie charakterystycznych obszarów • Kaskady Haara • Różnica między obrazami (zmiana) • Przekształcenia morfologiczne • Średnia kolorystyczna

  6. Wykrywane gesty • Obrót głowy (położenie na ramieniu) / • Kluczowe dla wykrywania twarzy • Otwarcie ust • Przesuwanie głowy w lewo/prawo • Oddalanie i przybliżanie głowy • Mruganie oczami /

  7. Podejmowane akcje

  8. Projekt w działaniu

  9. Podsumowanie • Niewielka ilość charakterystycznych obszarów na twarzy duże podobieństwo różnych ruchów  trudne wykrywanie gestów • Bardzo trudna kalibracja (niemożliwa): • Różne komputery (wydajność) • Różne kamery (jakość obrazu, rozdzielczość) • Różne naświetlenie (dzień vs noc; …) • … różne twarze • Projekt badawczy  analiza twarzy jest trudna i niedokładna

More Related