Método de reconhecimento de gestos aplicado em smartphones

• Autor(a) principal: Hamester, Moisés Alberto
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/77272
• topic: Dispositivos móveis; Realidade virtual; Gesture recognition; YCbCr color space; Hu invariants moments; Support vector machine; Naive bayes classifier; K nearest neighbor; Human computer interaction; Computer vision; Android application

Nos últimos anos ocorreu uma enorme popularização dos dispositivos smartphones, os quais possuem a característica de dispor de um excelente poder de computação e uma câmera agregada, o que abre muitas possibilidades no campo da visão computacional. Uma dessas possibilidades é o reconhecimento de gestos, o qual pode ter muitas aplicações, como por exemplo, permitir uma interação homem computador de maneira mais livre, ou então permitir a comunicação de uma maneira mais natural entre uma pessoa que se comunique usando alguma linguagem de sinais e outra que não. O trabalho descreve o uso de uma técnica de reconhecimento de gestos aplicada a dispositivos móveis que possuem o sistema Android. E faz um comparativo entre a qualidade de predição entre três técnicas de classificação diferentes, o Naive Bayes Classifier (NBC), K Nearest Neighbor (KNN) e o Support Vector Machine (SVM).