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Image Understanding and Knowledge-Based Systems
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SIPBILD – Mimik- und Gestikerkennung in der Mensch-Maschine-Schnittstelle (bibtex)
SIPBILD – Mimik- und Gestikerkennung in der Mensch-Maschine-Schnittstelle (bibtex)
by M Wimmer, B Radig and C Mayer
Abstract:
Für eine natürliche Mensch-Maschine Interaktion spielt die Interpretation visueller Informationen eine zentrale Rolle. Fehlende Kontrolle der Umgebungsbedingungen wie Helligkeit und Hintergrundfarbe stellt hohe Anforderungen an die Bilderkennungssoftware. SIPBILD schafft es, mit modellbasierter Bildinterpretation die menschliche Mimik und Gestik zu erkennen. Um diese Technik in natürlichen Umgebungen einzusetzen, ist es allerdings notwendig, die bisherigen Techniken entscheidend zu verbessern. Insbesondere stellen wir eine Vorgehensweise vor, die robustes Model-Fitting ohne spezielles Fachwissen in der Bildverarbeitung erreicht und der Einsatz dieser Technik somit keinen Experten mehr verlangt.
Reference:
SIPBILD – Mimik- und Gestikerkennung in der Mensch-Maschine-Schnittstelle (M Wimmer, B Radig and C Mayer), In Beiträge der 37. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik (GI), volume 1, 2007. 
Bibtex Entry:
@inproceedings{wimmer_sipbild_2007,
 author = {M Wimmer and B Radig and C Mayer},
 title = {{SIPBILD} – Mimik- und Gestikerkennung in der Mensch-Maschine-Schnittstelle},
 booktitle = {Beiträge der 37. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik ({GI)}},
 year = {2007},
 volume = {1},
 pages = {271--274},
 address = {Bremen, Germany},
 month = {sep},
 abstract = {Für eine natürliche Mensch-Maschine Interaktion spielt die Interpretation
	visueller Informationen eine zentrale Rolle. Fehlende Kontrolle der
	Umgebungsbedingungen wie Helligkeit und Hintergrundfarbe stellt hohe
	Anforderungen an die Bilderkennungssoftware. {SIPBILD} schafft es,
	mit modellbasierter Bildinterpretation die menschliche Mimik und
	Gestik zu erkennen. Um diese Technik in natürlichen Umgebungen einzusetzen,
	ist es allerdings notwendig, die bisherigen Techniken entscheidend
	zu verbessern. Insbesondere stellen wir eine Vorgehensweise vor,
	die robustes Model-Fitting ohne spezielles Fachwissen in der Bildverarbeitung
	erreicht und der Einsatz dieser Technik somit keinen Experten mehr
	verlangt.},
}
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