Die Hand wird in der Informatik als Interaktionsinstrument zunehmend wichtiger. Schon heute gibt es einige Systeme bei denen der Benutzer seine Eingaben nicht mehr mit Maus und Tastatur, sondern mit Hilfe seiner H nde vornimmt. Der gro e Vorteil hiervon ist, dass man Objekte wie in der realen Welt manipulieren kann. Z.B. ist es nicht ganz klar, wie man ein 3D-Objekt wie eine Tasse mit Maus und Tastatur "greift." Mit der Hand ist diese Aufgabe ganz nat rlich ausf hrbar und muss nicht extra erlernt werden. Um eine solche Interaktion zu unterst tzen ist ein Handtracking notwendig. Man unterscheidet hierbei zwischen einem System zur Erkennung vorher festgelegter Gesten und einem Tracking aller m glichen Handstellungen. Bei der Gestenerkennung k nnen nur solche Geb rden erkannt werden, die dem auch System bekannt sind. Diese Menge ist beschr nkt und muss vor dem Tracking festgelegt werden. Das Verfahren kann man daher auch als eine Klassifizierungsaufgabe betrachten. Hier wird ausschlie lich das vollst ndige Handtracking betrachtet, da es flexibler einsetzbar ist, und keinen Beschr nkungen hinsichtlich der Anzahl der verschiedenen zu erkennenden Handstellungen unterliegt. Hier wird ein Verfahren pr sentiert, welches die Handkontur ohne Vorkenntnis erkennen kann. Das Verfahren soll in der Lage sein die Hand auch unter schwierigen Bedingungen wie Verdeckung, schlechten Lichtverh ltnissen oder verrauschten Bildern zu erkennen. Hierdurch wird die Initialisierung eines Handtrackingvorgangs erheblich vereinfacht. Durch solch ein Verfahren zur Erkennung der Handkontur ohne Vorkenntnisse entf llt die Notwendigkeit, zu Beginn eines Handtrackings ein "manuelles matching" durchzuf hren. Der Benutzer muss lediglich seine Hand zu Beginn des Trackings in einer vorgeschriebenen Geste zeigen, und die Konturerkennung f hrt die Initialisierung durch. Eine auf diese Weise korrekt erkannte Hand bietet eine sehr viel bessere Initialposition, als bei der manuellen Initialisierung, die zurzeit
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