Avaliação comparativa de técnicas para reconhecimento de gestos estáticos e dinâmicos com foco em precisão e desempenho

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Savaris, Alexandre
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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spelling Avaliação comparativa de técnicas para reconhecimento de gestos estáticos e dinâmicos com foco em precisão e desempenhoCiência da computaçãoGestosReconhecimento de padrOesInteracao homem-maquinaDissertação (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.Wangenheim, Aldo v. (Aldo von)Universidade Federal de Santa CatarinaSavaris, Alexandre2012-10-25T00:16:22Z2012-10-25T00:16:22Z2012-10-25T00:16:22Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis100 p.| il., grafs., tabs.application/pdf278042http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/93561porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2013-05-01T21:06:37Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/93561Repositório InstitucionalPUBhttp://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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