Un enfoque inteligente para el reconocimiento de gestos manuales
En los últimos años, el reconocimiento de gestos de las manos ha atraído un creciente interés por sus aplicaciones en diversos campos, como la interacción humano-computadora, robótica, videojuegos, interpretación automática de lenguaje de señas y demás. Los sensores más nuevos proporcionan datos...
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
2016
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| Acceso en línea: | http://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/601 |
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En los últimos años, el reconocimiento de gestos de las manos ha atraído un creciente interés
por sus aplicaciones en diversos campos, como la interacción humano-computadora,
robótica, videojuegos, interpretación automática de lenguaje de señas y demás. Los sensores
más nuevos proporcionan datos que pueden ser utilizados con éxito para reconocer gestos y
por lo tanto el control de una computadora. Actualmente, hay varios dispositivos que
producen datos útiles para el reconocimiento de gestos. Sin embargo, estos novedosos
dispositivos no vienen acompañados de herramientas que permitan el creado y
reconocimiento de gestos personalizados. Esto provoca que los desarrolladores deban
implementar el reconocimiento de gestos específicamente para cada uno de estos para poder
utilizarlos en aplicaciones de interfaz natural.
En este contexto, esta tesis estudia las posibilidades del reconocimiento de gestos manuales a
partir de los datos obtenidos del dispositivo Leap Motion -un pequeño dispositivo que cuenta
con una extrema precisión de hasta 0,01 mm en la detección del dedo- obteniendo como
resultado una herramienta de reconocimiento de gestos de fácil integración con aplicaciones
de terceros. Esta herramienta toma como entrada los datos del ambiente capturados por Leap
Motion y provee soporte para aprender, administrar y reconocer gestos realizados con la(s)
mano(s). Para lograr esto, se proponen dos técnicas de reconocimiento de gestos actuales
con el fin de reducir los esfuerzos de desarrollo de nuevas aplicaciones que utilicen esta
herramienta. Estas técnicas son Alineamiento Temporal Dinámico -conocida por sus siglas en
inglés como DTW- y Modelos Ocultos de Márkov. Luego de una serie de pruebas realizadas,
se comprobó que con la utilización de estas técnicas se puede lograr una precisión de más del
95% en los reconocimientos. |
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Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas |
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