https://repositorio.ufba.br/handle/ri/21327
Tipo: | Dissertação |
Título: | Detecção e rastreamento da mão utilizando dados de profundidade |
Autor(es): | Santos, Thalisson Nobre |
Autor(es): | Santos, Thalisson Nobre |
Abstract: | As interfaces naturais têm demonstrado uma grande importância na interação entre o homem e a máquina, viabilizando desde jogos eletrônicos até a reabilitação de pacientes submetidos a fisioterapia. O rastreamento da mão por câmeras permite implementar tais interfaces, explorando os gestos humanos para controlar algum sistema computadorizado sem a necessidade de contato físico. O método proposto neste trabalho visa detectar e rastrear as mãos utilizando dados de profundidade. Uma vez que tais dados não produzem quantidade suficiente de pontos de interesse (pontos chaves) para a detecção da mão, foi proposto um algoritmo denominado Volume da Normal para exceder a descrição das características presentes nestas imagens, sendo baseado no cálculo do volume do vetor normal de cada pixel atribuindo valores arbitrários para o tamanho deste vetor. O rastreamento da mão é baseado na análise de descritores locais da imagem de profundidade (processada pela Transformada da Distância Euclidiana) e de um conjunto de imagens da mão após aplicação do Volume da Normal, utilizando para isto o algoritmo Oriented FAST and Rotated BRIEF. Um procedimento para a criação de um modelo cinemático da mão foi proposto como estágio inicial para um possível rastreamento contínuo dos dedos numa pesquisa posterior. Ao final, a detecção da mão foi executada a uma velocidade de 7,9 quadros por segundo, alcançando uma taxa de detecção média para detecção de poses do conjunto de treinamento igual a 36,4% e 38,15% para poses variadas. Para detecção de gestos realizados a partir do conjunto de treinamento foi alcançada uma taxa média de 21,94%. Para cenários onde há presença de objetos semelhantes à mão, o detector apresentou uma taxa de precisão igual a 14,72% com um desvio padrão de 3,82%. |
Palavras-chave: | Rastreamento Detecção Profundidade Mão |
CNPq: | Sistemas Computacionais |
País: | Brasil |
Sigla da Instituição: | UFBA |
metadata.dc.publisher.program: | Mestrado em Mecatrônica |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/21327 |
Data do documento: | 6-Fev-2017 |
Aparece nas coleções: | Dissertação (PPGM) |
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