Reconhecimento de gestos de maestro utilizando redes neurais artificiais parcialmente recorrentes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Schuhli, Eduardo Schnell e
Data de Publicação: 2005
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/3130
Resumo: Orientador: Marcus Vinicius Lamar
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spelling Mortensen, Marcelo WanderleyUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaLamar, Marcus Vinicius, 1970-Schuhli, Eduardo Schnell e2024-04-25T20:27:44Z2024-04-25T20:27:44Z2005https://hdl.handle.net/1884/3130Orientador: Marcus Vinicius LamarCoorientador: Marcelo Wanderley MortensenDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 2005Inclui bibliografiaResumo: Os gestos de um maestro têm o objetivo de guiar outros músicos de uma orquestra na execução de uma música. Tempo, dinâmica e expressão são algumas das responsabilidades do maestro na música. Para que os gestos possam ser identificados pelos outros músicos eles seguem uma gramática definida. Nesta pesquisa foram realizados testes utilizando métodos computacionais para fazer o reconhecimento de tempo, dinâmica e gestos de expressão de ambas as mãos. Tempo e dinâmica foram extraídos usando análise da velocidade vertical da mão. O sistema de reconhecimento de gestos de maestro foi implementado utilizando redes neurais parcialmente recorrentes do tipo Elman e T-CombNET após um estágio de processamento de imagem. Os resultados são comparados com os obtidos utilizando classificador baseado em HMM (Hidden Markov Models).Abstract: The conducting gestures have the goal to lead the musicians in a music execution. Tempo, dynamic and expression are some of the conducting responsibilities in the music. To be recognized by the musician, the gestures follow well defined grammatical rules.In this research, tests were done using computational methods to recognize the conducting gestures, as tempo, dynamic and expressive gestures from both hands. Taking advantage of image processing, tempo and dynamic were extracted using analysis of the vertical velocity from the right hand. The conducting gesture recognition system was implemented using Elman and T-CombNET neural network structure after an image processing stage and a comparison have been done with a system based on HMM (Hidden Markov Models).65f. : il.application/pdfDisponível em formato digitalRedes neurais (Computação)Língua de sinais - Processamento de dadosEngenharia eletricaReconhecimento de gestos de maestro utilizando redes neurais artificiais parcialmente recorrentesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALEduardoSchnellSchuhli.pdfapplication/pdf6801020https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/3130/1/EduardoSchnellSchuhli.pdf77c3d0c420032bed979bb49a662a5d6aMD51open accessTEXTEduardoSchnellSchuhli.pdf.txtExtracted Texttext/plain93939https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/3130/2/EduardoSchnellSchuhli.pdf.txtd024864502aec0793415f9b50a3263d1MD52open accessTHUMBNAILEduardoSchnellSchuhli.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1313https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/3130/3/EduardoSchnellSchuhli.pdf.jpg95a66f4b5a2c68756e71b8d3f4595456MD53open access1884/31302024-04-25 17:27:45.024open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/3130Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-04-25T20:27:45Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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