Reconhecimento de gestos usando segmentação de imagens dinâmicas de mãos baseada no modelo de mistura de gaussianas e cor de pele

O objetivo deste trabalho é criar uma metodologia capaz de reconhecer gestos de mãos, a partir de imagens dinâmicas, para interagir com sistemas. Após a captação da imagem, a segmentação ocorre nos pixels pertencentes às mãos que são separados do fundo pela segmentação pela subtração do fundo e filt...

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Detalhes bibliográficos
Autor: Ribeiro, Hebert Luchetti
Formato: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2006
País:Brasil
Recursos:Universidade de São Paulo (USP)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:teses.usp.br:tde-27112006-132158
Acesso em linha:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-27112006-132158/
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:computer vision
cor de pele
gestos de mão
gesture recognition
hand gesture
human computer interaction (HCI)
interação humano-computador (IHC)
invariants moments
mistura de Gaussianas
mixture of Gaussians
momentos invariantes
reconhecimento de gestos
segmentação
segmentation
skin color
visão computacional
Descrição
Resumo:O objetivo deste trabalho é criar uma metodologia capaz de reconhecer gestos de mãos, a partir de imagens dinâmicas, para interagir com sistemas. Após a captação da imagem, a segmentação ocorre nos pixels pertencentes às mãos que são separados do fundo pela segmentação pela subtração do fundo e filtragem de cor de pele. O algoritmo de reconhecimento é baseado somente em contornos, possibilitando velocidade para se trabalhar em tempo real. A maior área da imagem segmentada é considerada como região da mão. As regiões detectadas são analisadas para determinar a posição e a orientação da mão. A posição e outros atributos das mãos são rastreados quadro a quadro para distinguir um movimento da mão em relação ao fundo e de outros objetos em movimento, e para extrair a informação do movimento para o reconhecimento de gestos. Baseado na posição coletada, movimento e indícios de postura são calculados para reconhecimento um gesto significativo.