Tacking Pergerakan Tangan Menggunakan Skeleton Tracking Kinect
| Main Author: | Rudi, Fachri Yanuar |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf Journal |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
Politeknik Negeri Lhokseumawe
, 2021
|
| Online Access: |
http://e-jurnal.pnl.ac.id/JAISE/article/view/2449 http://e-jurnal.pnl.ac.id/JAISE/article/view/2449/3318 |
| ctrlnum |
article-2449 |
|---|---|
| fullrecord |
<?xml version="1.0"?>
<dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><title lang="id-ID">Tacking Pergerakan Tangan Menggunakan Skeleton Tracking Kinect</title><creator>Rudi, Fachri Yanuar</creator><description lang="id-ID">Gerakan tangan merupakan salah satu cara yang interaktif dalam melakukan interaksi manusia dan komputer. Dengan menggunakan gerakan tangan batasan dalam berinteraksi dengan komputer akan semakin kecil dan akan semakin menarik. Salah satu kendala salam melakukan tracking gerakan tangan adalah sulitnya memisahkan tangan dengan latar belakang. Cara yang umum dilakukan untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan mengatur latar belakang ataupun menggunakan lagoritma deep learning untuk memisahkan tangan dengan latar belakang. Kinect kamera menyediakan fasilitas penangkapan kedalaman (depth image) yang mana hasil dari depth image tersebut dapat digunakan untuk melakukan Skeleton tracking pada manusia. Skeleton tracking tersebut dapat digunakan untuk memudahkan tracking pergerakan tangan. AbstractHand gesture is the interactive ways to interact with computer. Using hand gesture could reduce limitation in human computer interaction and make it a lot of attractive. One of the problem in tracking hand gesture is the difficulty of separating the hands from the background. A common way to deal with this is to set the background or use a deep learning algorithm to separate the hand from the background. Kinect camera provides a depth image capture facility where the results from the depth image can be used to perform Skeleton tracking on humans. Skeleton tracking can be used to make it easier to track hand movements.</description><publisher lang="id-ID">Politeknik Negeri Lhokseumawe</publisher><contributor lang="id-ID"/><date>2021-12-01</date><type>Journal:Article</type><type>Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion</type><type>Journal:Article</type><type>File:application/pdf</type><identifier>http://e-jurnal.pnl.ac.id/JAISE/article/view/2449</identifier><identifier>10.30811/jaise.v1i2.2449</identifier><source lang="en-US">Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering; Vol 1, No 2 (2021); 69-70</source><source lang="id-ID">Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering; Vol 1, No 2 (2021); 69-70</source><source>2777-001X</source><source>2797-054X</source><source>10.30811/jaise.v1i2</source><language>ind</language><relation>http://e-jurnal.pnl.ac.id/JAISE/article/view/2449/3318</relation><rights lang="id-ID">##submission.copyrightStatement##</rights><recordID>article-2449</recordID></dc>
|
| language |
ind |
| format |
Journal:Article Journal Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion Other File:application/pdf File Journal:Journal |
| author |
Rudi, Fachri Yanuar |
| title |
Tacking Pergerakan Tangan Menggunakan Skeleton Tracking Kinect |
| publisher |
Politeknik Negeri Lhokseumawe |
| publishDate |
2021 |
| url |
http://e-jurnal.pnl.ac.id/JAISE/article/view/2449 http://e-jurnal.pnl.ac.id/JAISE/article/view/2449/3318 |
| contents |
Gerakan tangan merupakan salah satu cara yang interaktif dalam melakukan interaksi manusia dan komputer. Dengan menggunakan gerakan tangan batasan dalam berinteraksi dengan komputer akan semakin kecil dan akan semakin menarik. Salah satu kendala salam melakukan tracking gerakan tangan adalah sulitnya memisahkan tangan dengan latar belakang. Cara yang umum dilakukan untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan mengatur latar belakang ataupun menggunakan lagoritma deep learning untuk memisahkan tangan dengan latar belakang. Kinect kamera menyediakan fasilitas penangkapan kedalaman (depth image) yang mana hasil dari depth image tersebut dapat digunakan untuk melakukan Skeleton tracking pada manusia. Skeleton tracking tersebut dapat digunakan untuk memudahkan tracking pergerakan tangan. AbstractHand gesture is the interactive ways to interact with computer. Using hand gesture could reduce limitation in human computer interaction and make it a lot of attractive. One of the problem in tracking hand gesture is the difficulty of separating the hands from the background. A common way to deal with this is to set the background or use a deep learning algorithm to separate the hand from the background. Kinect camera provides a depth image capture facility where the results from the depth image can be used to perform Skeleton tracking on humans. Skeleton tracking can be used to make it easier to track hand movements. |
| id |
IOS19478.article-2449 |
| institution |
Politeknik Negeri Lhokseumawe |
| institution_id |
2014 |
| institution_type |
library:university library |
| library |
Perpustakaan Politeknik Negeri Lhokseumawe |
| library_id |
1629 |
| collection |
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (J-AISE) |
| repository_id |
19478 |
| subject_area |
SOFTWARE - NETWORK ARTIFICIAL INTELLIGENCE ROBOTICS ALGORITHMS |
| city |
KOTA LHOKSEUMAWE |
| province |
ACEH |
| repoId |
IOS19478 |
| first_indexed |
2024-06-07T06:45:00Z |
| last_indexed |
2024-06-13T04:34:51Z |
| recordtype |
dc |
| _version_ |
1801719508447002624 |
| score |
9.9049015 |