Reconhecimento de gestos estáticos utilizando redes neurais convolucionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pinto Júnior, Raimundo Farrapo
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
Texto Completo: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/53638
Resumo: PINTO JÚNIOR, R.F Reconhecimento de gestos estáticos utilizando redes neurais convolucionais. 50 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2019.
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spelling Reconhecimento de gestos estáticos utilizando redes neurais convolucionaisRecognition of static gestures using neural networks convolutionalProcessamento Digital de ImagensReconhecimento de GestosRedes Neurais ConvolucionaisPINTO JÚNIOR, R.F Reconhecimento de gestos estáticos utilizando redes neurais convolucionais. 50 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2019.Human gestures can complement the way we communicate and express ideas, they can be used as specific actions in a certain type of human-machine interaction, such as when manipulating a computer in front of a camera. For this process to work correctly, it is necessary to follow some steps, such as capturing images, separating and defining the objects of interest, extracting relevant information and classifying data. This dissertation proposes a method of gesture recognition using convolutional neural networks. The method uses image processing techniques, such as color segmentation, application of morphological filters and contour extractors and, for the extraction of characteristics and classification, the use of convolutional neural networks is adopted. The images used are obtained from two main image datasets with 24 ASL gestures. An own base built during the development of this work and another base already available in the literature. The results were obtained and compared with some evaluation metrics and proved to be promising for the classification of images of static gestures. These results are compared with other CNN architectures and another methods known from the literature.Os gestos humanos, além de complementarem a maneira como nos comunicamos e expressamos ideias, podem ser utilizados como ações específicas em um determinado meio de interação humano-máquina, como na manipulação de um computador diante de uma câmera. Para que esse processo funcione de modo satisfatório, é necessário seguir alguns passos, como capturar imagens, separar e definir os objetos de interesse, extrair informações relevantes e classificar dados conforme outros previamente conhecidos. Esta dissertação propõe um método de reconhecimento de gestos usando redes neurais convolucionais. O procedimento utiliza técnicas de processamento de imagens, como segmentação por cor, aplicação de filtros morfológicos e extratores de contornos e, para a extração de características e classificação, adotase o uso de redes neurais convolucionais. As imagens utilizadas para a obtenção dos resultados são provenientes de duas bases de imagens principais com 24 gestos ASL, uma base própria construída durante o desenvolvimento deste trabalho e outra base já conhecida na literatura. Os resultados foram obtidos e comparados com diversas métricas de avaliação e demonstraram-se como promissores para a classificação de imagens de gestos estáticos. Esses resultado são comparados com outros trabalhos e arquiteturas de CNN conhecidas da literatura.Paula Júnior, Iális CavalcantePinto Júnior, Raimundo Farrapo2020-08-25T13:01:02Z2020-08-25T13:01:02Z2019-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfPINTO JÚNIOR, R.F (2019)http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/53638porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-08-25T13:01:02Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/53638Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:58:36.018218Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
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