Reconhecimento de gestos usando segmentação de imagens dinâmicas de mãos baseada no modelo de mistura de gaussianas e cor de pele

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Ribeiro, Hebert Luchetti
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: computer vision; cor de pele; gestos de mão; gesture recognition; hand gesture; human computer interaction (HCI); interação humano-computador (IHC); invariants moments; mistura de Gaussianas; mixture of Gaussians; momentos invariantes; reconhecimento de gestos; segmentação; segmentation; skin color; visão computacional
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-27112006-132158/

O objetivo deste trabalho é criar uma metodologia capaz de reconhecer gestos de mãos, a partir de imagens dinâmicas, para interagir com sistemas. Após a captação da imagem, a segmentação ocorre nos pixels pertencentes às mãos que são separados do fundo pela segmentação pela subtração do fundo e filtragem de cor de pele. O algoritmo de reconhecimento é baseado somente em contornos, possibilitando velocidade para se trabalhar em tempo real. A maior área da imagem segmentada é considerada como região da mão. As regiões detectadas são analisadas para determinar a posição e a orientação da mão. A posição e outros atributos das mãos são rastreados quadro a quadro para distinguir um movimento da mão em relação ao fundo e de outros objetos em movimento, e para extrair a informação do movimento para o reconhecimento de gestos. Baseado na posição coletada, movimento e indícios de postura são calculados para reconhecimento um gesto significativo.