Detecção de gestos manuais utilizando câmeras de profundidade (2014)
- Autores:
- Autor USP: PRADO NETO, ELIAS XIMENES DO - IFSC
- Unidade: IFSC
- Sigla do Departamento: FCM
- Assuntos: IMAGEM 3D; FÍSICA COMPUTACIONAL; GESTOS; VISÃO COMPUTACIONAL
- Palavras-chave do autor: Base de dados; Câmera de profundidade; Database; Depth câmera; Gestos manuais; Gestural interface; Hand gestures; Interface gestual; Kinect; Kinect
- Idioma: Português
- Resumo: É descrito o projeto de um sistema baseado em visão computacional, para o reconhecimento de poses manuais distintas, além da discriminação e rastreamento de seus membros. Entre os requisitos prioritários deste software estão a eficácia e a eficiência para essas tarefas, de forma a possibilitar o controle em tempo real de sistemas computacionais, por meio de gestos de mãos. Além desses fatores, a portabilidade para outros dispositivos e plataformas computacionais, e a possibilidade de extensão da quantidade de poses iniciais, também consiste em condições importantes para a sua funcionalidade. Essas características tendem a promover a popularização da interface proposta, possibilitando a sua aplicação para diversas finalidades e situações; contribuindo dessa forma para a difusão deste tipo de tecnologia e o desenvolvimento das áreas de interfaces gestuais e visão computacional. Vários métodos foram desenvolvidos e pesquisados com base na metodologia de extração de características, utilizando algoritmos de processamento de imagens, análise de vídeo, e visão computacional, além de softwares de aprendizado de máquina para classificação de imagens. Como dispositivo de captura, foi selecionada uma câmera de profundidade, visando obter informações auxiliares aos vários processos associados, reduzindo assim os custos computacionais inerentes e possibilitando a manipulação de sistemas eletrônicos em espaços virtuais tridimensionais. Por meio desse dispositivo, foram filmados alguns voluntários, realizando as poses manuais propostas, de forma a validar os algoritmos desenvolvidos e possibilitar o treinamento dos classificadores utilizados. Esse registro foi necessário, já que não foram encontradas bases de dados disponíveis contendo imagens com informações adequadas para os métodos pesquisados. Por fim, foi desenvolvido um conjunto de métodos capaz de atingir esses objetivos, através de sua combinação paraadequação a diferentes dispositivos e tarefas, abrangendo assim todos os requisitos identificados inicialmente. Além do sistema implementado, a publicação da base de imagens de poses de mãos produzida também consiste em uma contribuição para as áreas do conhecimento associadas a este trabalho. Uma vez que as pesquisas realizadas indicam que esta base corresponde ao primeiro conjunto de dados disponibilizado, compatíveis com vários métodos de detecção de gestos manuais por visão computacional, acredita-se que esta venha a auxiliar ao desenvolvimento de softwares com finalidades semelhantes, além possibilitar uma comparação adequada entre o desempenho desses, por meio de sua utilização
- Imprenta:
- Local: São Carlos
- Data de publicação: 2014
- Data da defesa: 28.05.2014
-
ABNT
PRADO NETO, Elias Ximenes do. Detecção de gestos manuais utilizando câmeras de profundidade. 2014. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2014. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-08082014-140256/. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Prado Neto, E. X. do. (2014). Detecção de gestos manuais utilizando câmeras de profundidade (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-08082014-140256/ -
NLM
Prado Neto EX do. Detecção de gestos manuais utilizando câmeras de profundidade [Internet]. 2014 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-08082014-140256/ -
Vancouver
Prado Neto EX do. Detecção de gestos manuais utilizando câmeras de profundidade [Internet]. 2014 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-08082014-140256/
Como citar
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
