Nach einem Tutorial zur Gestenerkennung will ich mich weiter der Künstlichen Intelligenz widmen und diesmal über Gesichtserkennung schreiben.

Gestenerkennung ist ein zugegebenermaßen schon etwas älteres Thema, gerade in der Form, wie ich es hier beschreiben will. Vor allem dank Kinect ist der aktuelle Entwicklungsstand hier schon wesentlich weiter. Nichtsdestotrotz eignet sich so ein einfaches Thema sehr gut um wichtige Algorithmen und Techniken kennenzulernen und selbst etwas Eindrucksvolles zu programmieren.

Arbeitet man mit Hidden-Markov-Models, wird man mit einer Vielzahl von Algorithmen erschlagen, die häufig auch noch ähnliche Namen tragen. Ich will einen kurzen Überblick darüber geben, welche Algorithmen welches Informationsbedürfnis erfüllen und wann sie eingesetzt werden.

Vielleicht habt ihr das auch schon erlebt: Ihr hört euch eine Musikdatei auf youtube an und manche Töne klingen nicht besonders sauber. Dies betrifft vor allem “sch”-Töne. In der Sprachforschung nennt man solche Laute wie “sch” Zischlaute. Auch bei hohen Instrumenten ist das sehr häufig zu erleben.

Eclipse auf meinem PC wurde immer langsamer, die Anforderungen von Eclipse (nur mit PDT-Plugin) anscheinend immer höher. Schon bei fünf offenen Tabs reagierte das Programm deutlich langsamer und es machte keinen Spaß mehr zu arbeiten.