Avaliação comparativa de técnicas para reconhecimento de gestos estáticos e dinâmicos com foco em precisão e desempenho
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSC |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/93561 |
Resumo: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010 |
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Universidade Federal de Santa CatarinaSavaris, AlexandreWangenheim, Aldo v. (Aldo von)2012-10-25T00:16:22Z2012-10-25T00:16:22Z2012-10-25T00:16:22Z278042http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/93561Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010É um comportamento comum aos seres humanos utilizar gestos como forma de expressão, como um complemento à fala ou como uma forma auto-contida de comunicação. No campo da Interação Humano-Computador, esse comportamento pode ser adotado na construção de interfaces alternativas, objetivando facilitar o relacionamento entre os elementos humano e computacional. Atualmente, várias técnicas para reconhecimento de gestos são descritas na literatura; porém, as validações dessas técnicas são executadas de maneira isolada, o que dificulta a comparação entre elas. Para reduzir essa lacuna, este trabalho apresenta uma comparação entre técnicas estabelecidas para o reconhecimento de gestos estáticos (posturas) e gestos dinâmicos (trajetórias). Essas técnicas são organizadas de forma a avaliar um conjunto de dados comum, adquirido por meio de uma luva instrumentada e um rastreador de movimento, gerando resultados em termos de precisão e desempenho. Especificamente para trajetórias, o processo de avaliação considera técnicas conhecidas (redes neurais e modelos ocultos de Markov) e uma nova heurística baseada em autômatos finitos determinísticos, idealizada e desenvolvida pelos autores. Os resultados obtidos mostram que o classificador baseado em uma SVM (Support Vector Machine) apresentou a melhor generalização, com as melhores taxas de reconhecimento para posturas. Para trajetórias, por sua vez, o classificador baseado em uma rede neural gerou os melhores resultados. Em termos de desempenho, todos os métodos apresentaram resultados suficientemente rápidos para serem usados de forma interativa. Finalmente, o presente trabalho identifica e discute um conjunto de critérios relevantes que deve ser observado nas etapas de construção, treinamento e avaliação dos classificadores, e sua relação com os resultados finais.100 p.| il., grafs., tabs.porCiência da computaçãoGestosReconhecimento de padrOesInteracao homem-maquinaAvaliação comparativa de técnicas para reconhecimento de gestos estáticos e dinâmicos com foco em precisão e desempenhoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL278042.pdfapplication/pdf1255371https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/93561/1/278042.pdf70f52cf41119dbe7201b573e6db3cebaMD51TEXT278042.pdf.txt278042.pdf.txtExtracted Texttext/plain181362https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/93561/2/278042.pdf.txt7d7c385c61d6be93a310a21b0c6800afMD52THUMBNAIL278042.pdf.jpg278042.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg707https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/93561/3/278042.pdf.jpg673eb773a1c9a281ec2c260b6a341261MD53123456789/935612013-05-01 18:06:37.006oai:repositorio.ufsc.br:123456789/93561Repositório de PublicaçõesPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732013-05-01T21:06:37Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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