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WiSe 2019/20

Custom Interfaces: Gesture Recognition and Capacitive Sensing - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Projekt SWS 10
Veranstaltungsnummer 417210022 Max. Teilnehmer/-innen 2
Semester WiSe 2017/18 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus einmalig
Hyperlink  
Weitere Links http://www.uni-weimar.de/de/medien/professuren/human-computer-interaction/lehre/
Sprache deutsch/englisch


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Hornecker, Eva, Professorin, Dr.-Ing.
Honauer, Michaela , M.F.A.
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
Master Medieninformatik (M.Sc.), PV 29 - 15
Master Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 15
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV14 - 15
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV15 - 15
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 17 - 15
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV17 - 15
Zuordnung zu Einrichtungen
Human-Computer Interaction (HCI)
Fakultät Medien
Inhalt
Beschreibung

Capacitive Sensing ist mittlerweile eine verbreitete technische Methode Nutzersysteme auf Berührungen reagieren zu lassen. Interfaces mit kapazitativem Sensing können unterschiedliche Formen annehmen (z.B. Touch-Display, Wearable, etc.), aus verschiedenen Materialien bestehen (z.B. Kunststoff, Glas, Holz, Keramik oder Textilien) und diverse Funktionen übernehmen (z.B. Taster, Mulitouch Fläche, Entfernungs- oder Beschleunigungsmesser, etc.). Allen gemeinsam ist der Touch-Input.

In diesem Projekt wollen wir explorieren, wie capacitive Sensing von Gesture Recognition profitieren kann und wie Gestenerkennung kapazitative Interfaces intelligenter machen kann. Wir fokussieren dabei insbesondere auf Interface-Typen, die über klassische Screen-Anwendungen hinausgehen (z.B. Ubiquitous oder Wearable Interfaces). Das Semester ist grob aufgeteilt wie folgt:

  1. Einleitung ins Thema (Literaturrecherche, Diskussion über die Vorteile und Nachteile von Gestenerkennung, Übersicht über existierende Gesture Recognition Toolkits sowie Methoden erstellen).
  2. Praktische Umsetzung eigener Interface-Prototypen (Interaktionsszenarien skizzieren, einfache Prototypen erstellen und Gestenerkennung implementieren)

Reflektion über die Notwendigkeit von Gesture Recognition (Test und Vergleich verschiedener Gestenerkennungsszenarien, Abwägung der Vor- und Nachteile, Diskussion weiterführender Forschungsideen)

engl. Beschreibung/ Kurzkommentar

Custom Interfaces: Gesture Recognition and Capacitative Sensing

Capacitive Sensing is a common technology to enhance User Interfaces with touch. Those interfaces can take various forms (e.g. touch display, wearables, etc.), consist of different materials (e.g. plastic, glass, wood, ceramics, or textiles) and can provide diverse functionalities (e.g. push button, multitouch surface, distance and acceleration sensing, etc.). Common to all is the modality of tangibility and touch.

In this project we will explore how capacitive sensing can benefit from methods of gesture recognition and how gesture recognition can make objects and interfaces smarter. We focus especially on interface types, which go beyond traditional screen based applications (e.g. Ubiquitous, Tangible and Wearable Interfaces).

The semester is structured as follows:

  1. Introduction into the topic (literature research, discussion about advantages and disadvantages of gesture recognition, overview of existing gesture recognition toolkits as well as methods).
  2. Hands-on development of self-designed interface prototypes (interaction design, simple prototypes and gesture recognition)

Reflection about the necessity of gesture recognition (test and comparison of various scenarios gesture recognition is used in, advantages and disadvantages, future work).

Literatur

t.b.d.

Bemerkung

Ort und Zeit werden zur Projektbörse bekannt gegeben.

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Time and place will be announced at the project fair.

 

Language of instruction: English (if there’s at least one Non-Native-German-Speaker)

Voraussetzungen

Interesse an der Entwicklung interaktiver Umgebungen und im Physical Computing. Grundkenntnisse in Elektronik und Microcontrollern (z.B. Arduino) sowie gute Programmierkenntnisse sind Voraussetzung. Wünschenswert wären zudem Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning.

Leistungsnachweis

aktive Teilnahme und Zwischenpräsentationen, selbständige Arbeitsweise, Projekt-Dokumentation

Zielgruppe

M.Sc. Medieninformatik / Computer Science and Media / Computer Science for Digital Media / Human-Computer Interaction


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2017/18 , Aktuelles Semester: WiSe 2019/20

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