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Previous issue date: 2009-07-24 / This thesis addresses the problem of algorithmic understanding of digital video applied to the design of Human-Computer Interaction (HCI) systems based on hand posture and motion. Such systems are often referred as a type of Perceptual User Interface (PUI), which is an interface that enables the computer to detect and recognize users' actions in an active way. PUI is believed to be a paradigm that is going to supplement the current standard Graphical User Interfaces(GUI), that are based on mice and keyboards for user input.
The main motivation of the research done in hand-gesture HCI is to enable people to interact in a more natural way with computational devices, for example, by letting the users manipulate computer programs, files and folders in a way that resembles the handling of familiar physical objects.
In this work a toolset is proposed for hand tracking -position and in-plane rotation- as well as posture recognition from hand contours. A novel approach to pixel-level processing based on machine learning forms the fundamental building block of a level set contour tracking method, as well as for the measurement module of the tracker, which is formulated as a filtering problem in state-spaces where the dynamics is modeled with Markov jumps linear systems. Low error rates are achieved for posture classification using a shape descriptor based on 2D moments invariant measures. / Esta tese aborda o problema de entender videos digitais algoritmicamente aplicado ao design de sistemas de Interação Homem-Computador (HCI do Inglês: Human-Computer Interaction) baseados na postura e movimento da mão. Tais sistemas são frequentemente referidos como um tipo de Interface Perceptual com o usuário (PUI do Inglês: Perceptual User Interface), que é uma interface que habilita o computador a detectar e reconhecer ações dos usuários de forma ativa. Acredita-se que PUI é um paradigma que irá suplementar o padrão atual, as Interfaces Gráficas com o Usuário (GUI do Inglês: Graphical User Interfaces), que são baseadas em mouses e teclados para entrada do usuário.
A principal motivação da pesquisa feita em HCI por gestos manuais é habilitar as pessoas a interagir de uma forma mais natural com dispositivos computacionais, por exemplo, ao permitir que usuários manipulem programas, arquivos e pastas de computador de uma forma similar ao manuseio de objetos físicos familiares.
Neste trabalho é proposto um ferramental para rastreamento da mão --posição e rotação no plano-- assim como para reconhecimento de postura da mão a partir dos contornos da mão. Uma nova abordagem de processamento de pixels baseada em aprendizagem de máquina forma o bloco fundamental para um método level set de extração de contornos, tão bem como para um módulo de mensuração do rastreador, que é formulado como um problema de filtragem em espaço de estados onde a dinâmica do sistema é modelada com sistemas lineares com saltos markovianos. Baixas taxas de erro de classificação de postura são alcançadas com o uso de um descritor de formas baseados em medidas invariantes de momentos bidimensionais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede-server.lncc.br:tede/123 |
| Date | 24 July 2009 |
| Creators | Cordeiro Junior, Albino Adriano Alves |
| Contributors | Oliveira, Jauvane Cavalcante de, Fragoso, Marcelo Dutra, Georganas, Nicolas Dimitrus, Feijóo, Raul Antonino, Torreão, José Ricardo de Almeida, Apolinário Junior, Jose Antonio |
| Publisher | Laboratório Nacional de Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, LNCC, BR, Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC, instname:Laboratório Nacional de Computação Científica, instacron:LNCC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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