Titel:
Machine Learning im Kontext physischer Interaktionsschnittstellen
Dozent / Betreuer:
Prof. Dr. Matthias Böhmer / David Petersen / Edgar Gellert
Kurze Projektbeschreibung:
Auswahl und Modellierung von Machine Learning Algorithmen zur Erfassung und Deutung von Bewegungsgesten an einer physischen Interaktionsschnittstelle
Projektbeschreibung:
In diesem Projekt sollen Machine Learning Algorithmen identifiziert, ausgewählt und für den Kontext der Aufgabenstellung modelliert werden. Damit soll die Möglichkeit geschaffen werden Fingerpositionen an einem physischen Interaktionsmedium erfassen und eine im Anschluss ausgeführte Dreh-Geste deuten zu können. Diese Dreh-Gesten können in diversen Kontexten wie bspw. Automotive, Industrie oder auch Medizin ein Mapping von Funktionalität darstellen.
Der Umfang des Projektes umfasst neben der theoretischen Auseinandersetzung mit der Problemstellung auch die Umsetzung eines Prototypen. Auf diese Weise soll ein Proof Of Concept veranschaulicht werden.
Teilnahmevoraussetzung:
- Gute Programmierkenntnisse
- Interesse an komplexen und forschungsorientierten Aufgabenstellungen und methodischem Vorgehen
- Bereitschaft zur Einarbeitung in neue und zuvor unbekannte Technologien
Projekttyp:
- Praxisprojekt
- Bachelorarbeit
- Masterarbeit