| Journal: | Ingeniería y competitividad |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000421449 |
| ISSN: | 0123-3033 |
| Authors: | Nope, Sandra E1 Caicedo, Eduardo1 Loaiza, Humberto1 |
| Institutions: | 1Universidad del Valle, Escuela de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Cali, Valle del Cauca. Colombia |
| Year: | 2006 |
| Volumen: | 8 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 55-63 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Aplicado, descriptivo |
| Spanish abstract | En este artículo se aborda el problema de reconocimiento de gestos usando la información de movimiento. El movimiento contiene información importante que es usada para la percepción del mundo tanto por personas como por animales. En este trabajo se utiliza una cámara web para capturar las imágenes utilizadas como base para la extracción de la información de movimiento. El modelo presentado será utilizado en el futuro en un sistema de aprendizaje por demostración aplicado en robótica. Para abordar dicho problema, se ha identificado como primera fase al reconocimiento de gestos y para ello, la arquitectura requiere que se resuelvan tres aspectos principales: la representación instantánea del movimiento, la integración en el tiempo de dicha información y la estrategia de clasificación. En este trabajo se aborda sólo el primero de ellos. En contraste con otros trabajos, en éste la extracción del movimiento y su codificación está inspirada en el procesamiento del movimiento realizado en el cerebro de macacos. El modelo mostrado ha sido aplicado al reconocimiento de cuatro gestos realizados por diferentes personas, cuyo porcentaje de reconocimiento de gestos fue de 89.6% y con una robustez ante diferentes puntos de vista de 96.9% |
| English abstract | In this article, the problem of gesture recognition is approached using motion information. Motion contains important information that is used by both people and animals for perception of their surroundings. In this work, a web camera is used to capture the images from which motion information is extracted. The model obtained will be used in the future in a demonstration learning system applied to robotics. To approach this problem, gesture recognition has been identified as the first step, and for this purpose, the architecture requires that three main aspects be solved: the instantaneous representation of motion, the integration of this information into time, and the strategy of classification. In this work, only the first of them is considered. In contrast to previous works, in this paper, the extraction of motion and its codification are inspired in the motion processing made by the brain of macaques. The model shown has been applied to the recognition of four gestures made by different people for which the percentage of gesture recognition was 89.6% with a robustness of 96.9% from different points of view |
| Disciplines: | Ciencias de la computación |
| Keyword: | Procesamiento de datos, Codificación de movimiento, Flujo óptico, Reconocimiento de gestos |
| Keyword: | Data processing, Motion coding, Optical flow, Gesture recognition |
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