Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T00:16:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1
278042.pdf: 1255371 bytes, checksum: 70f52cf41119dbe7201b573e6db3ceba (MD5) / É um comportamento comum aos seres humanos utilizar gestos como forma de expressão, como um complemento à fala ou como uma forma auto-contida de comunicação. No campo da Interação Humano-Computador, esse comportamento pode ser adotado na construção de interfaces alternativas, objetivando facilitar o relacionamento entre os elementos humano e computacional. Atualmente, várias técnicas para reconhecimento de gestos são descritas na literatura; porém, as validações dessas técnicas são executadas de maneira isolada, o que dificulta a comparação entre elas. Para reduzir essa lacuna, este trabalho apresenta uma comparação entre técnicas estabelecidas para o reconhecimento de gestos estáticos (posturas) e gestos dinâmicos (trajetórias). Essas técnicas são organizadas de forma a avaliar um conjunto de dados comum, adquirido por meio de uma luva instrumentada e um rastreador de movimento, gerando resultados em termos de precisão e desempenho. Especificamente para trajetórias, o processo de avaliação considera técnicas conhecidas (redes neurais e modelos ocultos de Markov) e uma nova heurística baseada em autômatos finitos determinísticos, idealizada e desenvolvida pelos autores. Os resultados obtidos mostram que o classificador baseado em uma SVM (Support Vector Machine) apresentou a melhor generalização, com as melhores taxas de reconhecimento para posturas. Para trajetórias, por sua vez, o classificador baseado em uma rede neural gerou os melhores resultados. Em termos de desempenho, todos os métodos apresentaram resultados suficientemente rápidos para serem usados de forma interativa. Finalmente, o presente trabalho identifica e discute um conjunto de critérios relevantes que deve ser observado nas etapas de construção, treinamento e avaliação dos classificadores, e sua relação com os resultados finais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/93561 |
| Date | 25 October 2012 |
| Creators | Savaris, Alexandre |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Wangenheim, Aldo v. (Aldo von) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 100 p.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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