Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2012 |
| Autor(a) principal: |
FIGUEIREDO, Lucas Silva |
| Orientador(a): |
TEICHRIEB, Verônica |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28170
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Resumo: |
Nesta dissertação é apresentada uma ferramenta para o rastreamento de mãos e faces, apelidada de HAFT como abreviação para o nome na língua inglesa Hand and Face Tracker. O rastreamento se dá através do gerenciamento de nuvens de pontos da imagem, tendo como destaque um resultado robusto com uma taxa de atualização interativa. Para detectar e seguir mãos e faces, HAFT faz uso de modelos de segmentação de cor de pele, classificadores de Haar, e processos como agrupamento (labeling), extração de arestas, operadores morfológicos, análise do fluxo ótico, entre outros algoritmos de visão computacional. Como estudo de caso, a ferramenta de rastreamento proposta é aplicada em um cenário de interação baseada em gestos, dentro do contexto de jogos musicais, através do jogo intitulado Guitars on Air. Além de propor um desafio real no setor de entretenimento, o estudo de caso é apresentado como uma aplicação para avaliação de ferramentas de rastreamento, promovendo uma análise tanto individual, quanto comparativa. Desta forma, HAFT é analisado em paralelo a dois outros métodos de interação por gestos: o primeiro através do uso de luvas de cor laranja, e o segundo através do sensor de profundidade Kinect. |
