Sonar image processing for the purpose of diver hand detection

Ronioci prilikom svojih misija djeluju u opasnom i slabo nadziranom okruženju gdje i najmanji neočekivani tehnički kvarovi ili nedostatak pažnje mogu dovesti do katastrofalnih posljedica. Iz tog se razloga koriste autonomne podvodne ronilice koje pomažu roniocu na misijama i prate njegovo fizičko i psihičko stanje. U radu je implementiran sustav koji na temelju sonarske slike detektira šaku ronioca i određuje broj ispruženih prstiju te tako omogućava interakciju između ronioca i ronilice. S obzirom na ograničenja uzrokovana kvalitetom sonarske snimke, za detekciju šake ronioca odabran je algoritam Viole i Jonesa koji se temelji na Haarovim značajkama. Drugi dio zadatka predstavlja određivanje broja ispruženih prstiju, te su za tu svrhu implementirana dva algoritma: stroj s potpornim vektorima i metoda konveksne ljuske. Algoritmi su testirani na dostupnim sonarskim snimkama.Divers operate in harsh and poorly monitored environments in which the slightest unexpected technical malfunction or lack of attention can result in catastrophic consequences. To overcome this problem, autonomous underwater vehicles are used, which help divers on underwater missions and monitor their physical state and actions. To achieve interaction between diver and autonomous vehicle, hand detection and gesture classification system based on sonar image is implemented. Due to the limitations caused by the quality of sonar image, for hand detection is chosen Viola and Jones algorithm based on Haar features. For gesture classification problem, two algorithms are implemented: support vector machine and convex hull method. Algorithms are tested on available sonar recordings