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Matthias Wimmer, Bernd Radig, and Christoph Mayer. SIPBILD - Mimik- und Gestikerkennung in der Mensch-Maschine-Schnittstelle. In Beiträge der 37. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik (GI), pages 271–274, Bremen, Germany, September 2007.

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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.

BibTeX Entry

@inproceedings{ wimmer07sipbild,
  author    		= {Matthias Wimmer and Bernd Radig and Christoph Mayer},
  title     		= {{SIPBILD -- Mimik- und Gestikerkennung in der  Mensch-Maschine-Schnittstelle}},
  booktitle 		= {Beitr{\"a}ge der 37.~Jahrestagung der Gesellschaft f{\"u}r Informatik~(GI)},
  year      		= {2007},
  month				= {September},
  address   		= {Bremen, Germany},
  volume			= {1},
  pages			    = {271-274},
  xxxisbn			= {978-3-88579-203-1},
  bib2html_pubtype	= {Refereed Conference Paper},
  bib2html_rescat   = {Image Understanding},
  bib2html_groups   = {IU},
  abstract          =
                        {F{\"u}r eine nat\"urliche 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 nat\"urlichen 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.},
}