Estudo de representações multidimensionais para segmentação das fases do gesto
Sistemas de análise de gestos têm se destacado por suas contribuições para a interação entre humanos, humanos e máquinas, e humanos e ambiente. Nessa interação, a gesticulação natural é vista como parte do sistema linguístico que suporta a comunicação, e qualquer sistema de informação que objetiva u...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-14062018-225835 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-14062018-225835/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Aprendizado de Máquina Machine Learning Mapas Auto Organizáveis Multilayer Perceptron Pattern Recognition Perceptron Multicamadas Reconhecimento de Padrões Representação de Gestos Representation of Gestures Segmentação das Fases do Gesto Segmentation of Gesture Phases Self Organizing Maps |
| Sumario: | Sistemas de análise de gestos têm se destacado por suas contribuições para a interação entre humanos, humanos e máquinas, e humanos e ambiente. Nessa interação, a gesticulação natural é vista como parte do sistema linguístico que suporta a comunicação, e qualquer sistema de informação que objetiva usar interação para suporte à decisão deveria ser capaz de interpretá-la. Essa interpretação pode ser realizada por meio da segmentação das fases do gesto. Para resolver essa tarefa, o estabelecimento de uma representação de dados eficiente para os gestos é um ponto crítico. A representação escolhida e sua associação a técnicas de análise podem ou não favorecer a solução sob implementação. Neste trabalho, formas de representação de gestos são submetidas aos algoritmos de reconhecimento de padrões MLP e SOM para elaborar um ambiente propício à identificação das representações mais discriminantes, quais aspectos as diferentes representações descrevem com eficiência, e como elas podem ser combinadas para melhorar a segmentação das fases do gesto. Para construção das representações multidimensionais são usados aspectos espaciais e temporais combinados com a normalização dos dados e a aplicação do filtro wavelet na busca pela representação mais discriminante para o reconhecimento das fases do gesto. Ambos os algoritmos alcançaram bons resultados com o uso dos aspectos temporais. O MLP conseguiu classificar todas as fases do gesto em configurações de representação contendo dados sobre todos os membros monitorados. O SOM apresentou boa capacidade para formar grupos contendo dados de uma mesma fase do gesto mesmo com o uso de poucas características na construção da representação, porém não foi possível identificar a proposta de uma nova fase do gesto com o aprendizado não supervisionado |
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