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Bachelorarbeit

Gestenerkennung mit künstlichen neuronalen Netzen am Beispiel eines Kaffeeautomaten

Ziel der Bachelorarbeit ist es zu untersuchen, wie Kaffeevollautomaten per Handgestensteuerung bedient werden sollten. Es muss analysiert werden, welche Arten von Gesten und welche Bedienkonzepte eingesetzt werden sollten. Das soll für unterschiedliche Ansätze in Bezug auf Ergonomie, Zuverlässigkeit der Gestenerkennung und den Aufwand für die Erkennung von Gestern verglichen werden. Ausgehend von den Ergebnissen von Kubik und Krüger sollen die Ansätze für eine Facettenaugenkamera und einen Kaffeevollautomaten vom Typ "Jura Impressa S9" umgesetzt und demonstriert werden. Dazu ist es erforderlich Feed-Forward-KNNs für neue Gesten zu trainieren und für das Adruino-Board der Kamera umzusetzen.

Enddatum 31. Dezember 2019
Betreuer Dr. Marcus Venzke