Los gestos con las manos constituyen otro modo importante de comunicación humana que podría adoptarse para las interacciones entre humanos y computadoras. Los avances recientes en los sistemas de cámaras, el análisis de imágenes y el aprendizaje automático han hecho que el reconocimiento óptico de gestos sea una opción más atractiva en la mayoría de los contextos que los enfoques basados enen sensores portátiles o guantes de datos, como los usa Anderton en Informe de minorías . Sin embargo, los métodos actuales se ven obstaculizados por una variedad de limitaciones, que incluyen una alta complejidad computacional, baja velocidad, poca precisión o una baja cantidad de gestos reconocibles. Para abordar estos problemas, un equipo dirigido por Zhiyi Yu de Sun Yat-senUniversity, China, desarrolló recientemente un nuevo algoritmo de reconocimiento de gestos con las manos que logra un buen equilibrio entre complejidad, precisión y aplicabilidad. Como se detalla en su artículo, que se publicó en Revista de imágenes electrónicas , el equipo adoptó estrategias innovadoras para superar desafíos clave y realizar un algoritmo que se puede aplicar fácilmente en dispositivos a nivel de consumidor.
Una de las características principales del algoritmo es la adaptabilidad a diferentes tipos de manos. El algoritmo primero intenta clasificar el tipo de mano del usuario como delgada, normal o ancha basándose en tres medidas que tienen en cuenta las relaciones entre el ancho de la palma y la longitud de la palma., y la longitud del dedo. Si esta clasificación tiene éxito, los pasos posteriores en el proceso de reconocimiento de gestos de la mano solo comparan el gesto de entrada con muestras almacenadas del mismo tipo de mano. "Los algoritmos simples tradicionales tienden a sufrir bajas tasas de reconocimiento porque no pueden hacer frente a diferentestipos de mano. Al clasificar primero el gesto de entrada por tipo de mano y luego usar bibliotecas de muestra que coinciden con este tipo, podemos mejorar la tasa de reconocimiento general con un consumo de recursos casi insignificante ", explica Yu.
Otro aspecto clave del método del equipo es el uso de una "función de acceso directo" para realizar un paso de reconocimiento previo. Mientras que el algoritmo de reconocimiento es capaz de identificar un gesto de entrada de entre nueve gestos posibles, comparando todas las características del gesto de entrada conlos de las muestras almacenadas para todos los gestos posibles llevarían mucho tiempo. Para resolver este problema, el paso de reconocimiento previo calcula una proporción del área de la mano para seleccionar los tres gestos más probables de los nueve posibles. Esta sencilla función es suficiente parareducir el número de gestos candidatos a tres, de los cuales el gesto final se decide mediante una extracción de características mucho más compleja y de alta precisión basada en "momentos invariantes de Hu". Yu dice: "El paso de pre-reconocimiento de gestos no solo reduce el númerode cálculos y recursos de hardware necesarios, pero también mejora la velocidad de reconocimiento sin comprometer la precisión ".
El equipo probó su algoritmo tanto en un procesador de PC comercial como en una plataforma FPGA utilizando una cámara USB. Hicieron que 40 voluntarios hicieran los nueve gestos con las manos varias veces para construir la biblioteca de muestras, y otros 40 voluntarios para determinar la precisión delEn general, los resultados mostraron que el enfoque propuesto podría reconocer los gestos de las manos en tiempo real con una precisión superior al 93%, incluso si las imágenes de los gestos de entrada se rotaron, tradujeron o escalaron. Según los investigadores, el trabajo futuro se centrará en mejorarel rendimiento del algoritmo en malas condiciones de iluminación y aumentando el número de posibles gestos.
El reconocimiento de gestos tiene muchos campos de aplicación prometedores y podría allanar el camino hacia nuevas formas de controlar dispositivos electrónicos. ¡Una revolución en la interacción persona-computadora podría estar cerca!
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por SPIE - Sociedad Internacional de Óptica y Fotónica . Nota: el contenido puede editarse por estilo y longitud.
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