Submitted by EVERTON SIMÕES DA MOTTA (evmotta08@gmail.com) on 2017-01-05T13:08:55Z No. of bitstreams: 1 DissertacaoFinalCorrigida-v5.pdf: 7335404 bytes, checksum: fa4ba2ff69cd4d2dd72b1b5cb475111b (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2017-01-09T17:01:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 motta_es_me_rcla.pdf: 7335404 bytes, checksum: fa4ba2ff69cd4d2dd72b1b5cb475111b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-09T17:01:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 motta_es_me_rcla.pdf: 7335404 bytes, checksum: fa4ba2ff69cd4d2dd72b1b5cb475111b (MD5) Previous issue date: 2016-12-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Sistemas de captura de movimentos humanos vêm sendo cada dia mais estudados, tanto pela área de Visão Computacional, quanto por grandes empresas do setor de entretenimento. São sistemas capazes de rastrear a posição e orientação das articulações do corpo e sua trajetória no espaço durante um intervalo de tempo. São utilizados em diversas aplicações, tais como em jogos digitais, animação de personagens virtuais para cinema e televisão, reconhecimento gestual, medicina de reabilitação, e outras. O surgimento de novos dispositivos de baixo custo e boa resolução que fornecem informações de profundidade, tem motivado novas pesquisas para a utilização dos mesmos. No entanto, sistemas que se baseiam somente em informações de profundidade (geralmente sistemas em tempo real) não apresentam uma alta acurácia no rastreamento do movimento. Considerando este contexto, o presente trabalho teve como objetivo principal, o desenvolvimento de um método de captura de movimentos humanos utilizando único sensor RGB-D, combinando informações de textura da imagem e de profundidade, que são associados a um esqueleto virtual, conseguindo-se uma maior acurácia em comparação com os métodos baseados apenas em profundidade. Tal método não visa aplicações de tempo real, mas sim, uma maior acurácia em comparação com os métodos baseados apenas em profundidade. / Human motion capture systems are being increasingly studied, in the area of computer vision and also by major entertainment industries. These systems are able to track the position and orientation of joints of the body and its trajectory in space over a period of time. They are used in various applications such as digital games, animation of virtual characters for film and television, gesture recognition, medical rehabilitation, etc. The emergence of new low-cost and good resolution devices that provide depth information has prompted new research. However, systems that are based only on depth information (usually real-time systems) do not present a high accuracy in movement tracking. Considering this context, this thesis project presents the development of a method for capturing human movements using only one RGB-D sensor, combining captured texture from the image and depth information in order to obtain a higher accuracy, which are associated with a virtual skeleton. This method is not intended for real-time applications, but those that require greater accuracy, such as the animation of virtual characters in video and medical rehabilitation.