Publication: การจำแนกท่าทางการเคลื่อนที่ของมือจากภาพ 2 มิติ และการวัดพิกัด 3 มิติ สำหรับการควบคุมภาพในห้องผ่าตัด
2
1
Issued Date
2023
Resource Type
Language
tha
File Type
application/pdf
No. of Pages/File Size
113
Access Rights
open access
Rights
ผลงานนี้เผยแพร่ภายใต้ สัญญาอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์แบบ แสดงที่มา-ไม่ใช้เพื่อการค้า-ไม่ดัดแปลง 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0)
Rights Holder(s)
มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ
Physical Location
สำนักหอสมุดกลาง มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ
Suggested Citation
ธนภรณ์ หนูสอน, อรทัย พรหมงาม (2023). การจำแนกท่าทางการเคลื่อนที่ของมือจากภาพ 2 มิติ และการวัดพิกัด 3 มิติ สำหรับการควบคุมภาพในห้องผ่าตัด. สืบค้นจาก: https://hdl.handle.net/20.500.14740/55619
Alternative Title(s)
Hand movement classification from 2D images and 3D coordinate measurement for image control in the operating room
Author(s)
Advisor(s)
Abstract
This research presents hand movement classification from 2D images for image
control in the operating room and uses stereo vision techniques to track hand movements
in 3D to measure the distance from the camera to the hand. Compare the camera's best
viewing distance. The work process can be divided into 3 processes: 1) the process of
creating 3D image data using stereo vision techniques, 2) the process of detecting the
position of the hand in a 2D system, and 3) the process of classifying hand gesture
commands from the image. 2D in medical image control in steps 2 and 3, the experiment
will be divided into 2 cases: wrist classification and wrist classification cases. To compare
the accuracy of positioning various gestures in the experiment.
There are three experiments to measure the performance of the system: 1) a depth
measurement experiment with stereo vision techniques, 2) a hand movement detection
experiment, and 3) a hand gesture classification experiment. Experiment 1 had an accuracy
in measuring the distance from the camera to the hand at 63.569% at a camera distance
of 140 centimeters. In experiment 2, in the case of not classifying the wrist, the error value
between the centroid coordinate and the hand center coordinate (Template coordinate)
had similar values. The maximum of 2.426 centimeters is the camera at 60 centimeters
(Camera 1). In the case of classifying the wrist, the error value that is closest to 0.924
centimeters is the camera at 100 centimeters (Camera 2). And in Experiment 3, a total of
3 groups of gestures can be classified. (11 movements) In the case of wrist classification, it has the highest accuracy of gesture classification, with accuracy 95.4%, sensitivity 93.6%,
and specificity 98.8%. The camera distance with the best classification is 60 cm (camera 2)
in this case. that does not classify the wrist gives the highest accuracy, which is accuracy
92.3% sensitivity 87.9% specificity 100%, with the camera distance that has the best
classification being 60 cm (camera 2). From the experiment, it can be concluded that
Stereo vision systems can measure the distance from the camera to your hand. And it can
detect the position of the hand and classify hand movements in a 2D system.
Description
โครงงานวิศวกรรมนี้เป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาตามหลักสูตรวิศวกรรมศาสตรบัณฑิต ภาควิชาวิศวกรรมชีวการแพทย์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ ปีการศึกษา 2566