Today more and more touch devices are used and the expectation in terms of tracking quality increases from day to day. To provide stable and reliable tracking and classification results there is no state-of-the-art solution yet. In the context of this bachelor thesis, a software system is implemented to detect and track touch input more reliably than current solutions on the market for diffuse illuminations systems (CCV, Microsoft PixelSense, reacTIVision). Therefore, a new approach was developed to track hands and fingers in a hierarchical way based on an integrated hand model. In this thesis, already existing tracking methods are discussed and evaluated.
Mit der heutigen Zeit haben sich immer mehr Touch-Geräte etabliert und werden täglich von einer breiten Masse der Bevölkerung genutzt. Dabei steigen die Anforderungen an Touch-Systeme mit zunehmender Größe der Geräte immer weiter an. Um Touch-Interaktionen auch auf großen Geräten stabil zu realisieren, gibt es bislang jedoch keine vollständig akzeptierte Lösung. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein System zur Erkennung und stabilen Zuordnung von Touch-Eingaben bei diffusen Infrarot-Beleuchtungssetups implementiert. Dabei wurde ein neuer Ansatz entwickelt, welcher die Handzuordnung aus dem Kamerabild extrahiert und fur das Tracking der Finger berücksichtigt. Hierzu werden eine Reihe von existierenden Trackingmethoden diskutiert und ihre Effizienz während einer Studie evaluiert.