Reconeiximent de gests
El reconeiximent de gests forma part de les ciències de la computació i la tecnologia del llenguage i té com a objectiu interpretar gests humans a través d'algoritmes matemàtics. Els gests poden ser qualsevol moviment corporal o estat, pero comunament s'originen a partir de la cara o la mà. Enfocaments actuals en el camp inclouen reconeiximent de l'emoció facial i el reconeiximent de gests de la mà. Molts enfocaments que s'han fet fan us de cambres i visió (per mig de cambres) i es processen per mig d'algoritmes per a interpretar el llengua de senyes. No obstant, l'identificació i el reconeiximent de la postura, la marcha, la proxémica, i els comportaments humans és també el tema de tècniques de reconeiximent de gests.[1] El reconeiximent de gests pot ser vist com una manera per a que les computadores escomencen a entendre el llenguage corporal humà, construint aixina una relació més sòlida entre màquines i sers humans. Deixant arrere sistemes primitius com els interfaços d'usuari de text o inclús GUIs (interfaços gràfics d'usuari), que encara llimiten la majoria de les entrades informàtiques al teclat i la rata.
El reconeiximent de gests permet a sers humans comunicar-se en la màquina (HMI) i interactuar naturalment sense dispositius mecànics. Utilisant el concepte de reconeiximent de gests, és possible usar els dits en un espai lliure per a relacionar moviments del cursor en el moviment de l'usuari. Açò podria fer que els dispositius convencionals d'entrada, tals com a rata, teclats i inclús pantalles tàctils siguen redundantes.
El Reconeiximent de gests pot portar-se a terme en tècniques de visió per mig de cambres, webcams o dispositius mòvils i processament d'imàgens .
La següent lliteratura inclou treballs en curs en el camp de la visió artificial en la captura de gests o accions més humanes en general i moviments per cambres conectades a un ordenador.[2][3][4][5]
Esta tecnologia no només va a reduir l'impacte de l'hardware en el sistema, també aumentarà el ranc d'usos aplicables des d'un objecte en el món físic a un objecte en el món digital, com a teclats, mouses, etc. L'us d'esta tecnologia que podem implementar pot crear una nova tesis de la creació d'un nou hardware sense necessitat de monitors. Esta idea nos pot dur a la creació de la pantalla holográfica. El determini de reconeiximent de gests s'ha utilisat per a referir-se més estretament als símbols d'escritura a mà, no són entrades de texts, com el entintado en una tableta gràfica, gests multi-touch i moviments de rata. Esta és l'interacció de l'ordenador a través del dibuix de símbols en un dispositiu cursor o señalador.[6][7][8]
Tipos de Gests
[editar | editar còdic]En interfaços d'ordenador, es distinguixen dos tipos de gests:[9] Considerem gests en llínea, que també poden ser considerades com a manipulacions directes com escalar i rotar. Pel contrari, fòra els gests en llínees, es processen generalment en acabant de que l'interacció està terminada; per eixemple, es dibuixa un círcul per a activar un menú contextual.
- Gests Offline: Són gests processats despuix de l'interacció de l'usuari en l'objecte. Un eixemple és el gest per a activar un menú.
- Gests Online: Són els gests de manipulació directa. S'utilisen per a escalar o rotar un objecte tangible.
Dispositius d'entrada
[editar | editar còdic]La capacitat de realisar un seguiment dels moviments d'una persona i determinar qué gests poden ser realisant es poden conseguir a través de diverses ferramentes. Encara que hi ha una gran cantitat d'investigacions realisades en l'image / vídeo basat en el reconeiximent de gests, hi ha una variació dins de les ferramentes i entorns utilisats entre implementacions.
Guants cablejats. Estos poden proporcionar senyes d'entrada a la computadora sobre la posició i la rotació de les mans utilisant dispositius de seguiment magnètic o inercial. Ademés, alguns guants poden detectar els dits en un alt grau de precisió (5-10 graus), o inclús proporcionar retroalimentación háptica de l'usuari, la qual cosa es convertix en lo que és una simulació del sentit del tacte. El primer dispositiu de seguiment de mà de tipo guant disponible en el mercat va ser el Dataglove,[10] un dispositiu de tipo guant que pot detectar la posició de la mà, el moviment i els dits, per separat. Açò utilisa cables de fibra òptica que s'eixecuten en la part posterior de la mà. Polsos de llum són creats i quan es doblen els dits, fugues de llum a través de menuts clavills i la pèrdua es registra, dona una aproximació de l'actitut de la mà.
Cambres de profunditat conscient. L'us de cambres especialisades, com la llum estructurada o cambres de temps de vol, es pot generar un mapa de profunditat de lo que es veu a través de la cambra a una distància curta, i utilisar estes senyes per a aproximar-se a una representació en 3D de lo que s'està veent. Estos poden ser eficaços per a la detecció de gests en les mans, per les seues capacitats de curt alcanç.[11]
- Stereo Cambres. L'us de dos cambres les relacions de les quals es coneixen entre sí, una representació 3D es pot aproximar per l'eixida de les cambres. Per a obtindre les relacions de la cambra, es pot utilisar una referència de posicionament com una ralla-Lexian o infrarrojos emissors.[12] En combinació en la medició de moviment directe (6D-Vision) els gests poden ser detectats directament.
Gests basats en controlador. Estos controladors actuen com una extensió del cos de modo que quan es porten a terme gests, alguns del seu moviments poden ser capturats convenientment per mig de software. Els gests de la rata són un eixemple, a on el moviment de la rata es correlaciona en un símbol que està dibuixat per una persona de mà, de la mateixa manera que el mando de Wii o el Myo, que poden estudiar els canvis en l'acceleració en el temps per a representar els gests.[13][14][15] Els dispositius, tals com la vareta màgica de LG Electronics, el llaç i la primícia utilisar Hillcrest Laboratories ' tecnologia Freespace, que utilisen accelerómetros MEMS, giroscopis i atres sensors per a traduir els gests en el moviment del cursor. El software també compensa la tremolació humana i el moviment involuntari.[16][17][18] Els sensors inteligents d'estes gavetes emissors de llum es poden utilisar per a detectar mans i dits, aixina com atres objectes propencs, i es poden utilisar per a processar les senyes. La majoria de les aplicacions són en la música i la síntesis de sò,[19] pero poden ser aplicats a atres camps.
- Single camera. Una cambra 2D estàndart es pot utilisar per al reconeiximent de gests a on els recursos / mig ambient no serien convenients per a atres formes de reconeiximent basada en imàgens. Anteriorment es pensava que una sola cambra pot no ser tan eficaç com estéreo o profunditat cambres conscients, pero algunes companyies estan desafiant esta teoria. Tecnologia de reconeiximent de gests basada en software en una cambra 2D estàndart que pot detectar gests robusts de mà, senyals en les mans, aixina com la pista mans o els dits en una gran precisió ya s'ha incrustat en ultrabooks Yoga de Lenovo [aclariment necessari], teléfons inteligents de Pantech Vega LTE, Hisense de models de Televisió inteligent, entre atres dispositius.
Referències
[editar | editar còdic]- ↑ Matthias Rehm, Nikolaus Bee, Elisabeth André, Wave Like an Egyptian - Accelerometer Based Gesture Recognition for Culture Specific Interactions, British Computer Society, 2007
- ↑ Pavlovic, V., Sharma, R. & Huang, T. (1997), "Visual interpretation of hand gestures for human-computer interaction: A review", IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence., July, 1997. Vol. 19(7), pp. 677 -695.
- ↑ R. Cipolla and A. Pentland, Computer Vision for Human-Machine Interaction, Cambridge University Press, 1998, ISBN 978-0-521-62253-0
- ↑ Ying Wu and Thomas S. Huang, "Vision-Based Gesture Recognition: A Review", In: Gesture-Based Communication in Human-Computer Interaction, Volume 1739 of Springer Lecture Notes in Computer Science, pages 103-115, 1999, ISBN 978-3-540-66935-7, doi:10.1007/3-540-46616-9
- ↑ Alejandro Jaimesa and Nicu Sebe, Multimodal human–computer interaction: A survey, Computer Vision and Image Understanding Volume 108, Issues 1-2, October–November 2007, Pages 116-134 Special Issue on Vision for Human-Computer Interaction, doi:10.1016/j.cviu.2006.10.019
- ↑ Dopertchouk, Oleg; "Recognition of Handwriting Gestures", gamedev.net, January 9, 2004
- ↑ Chen, Shijie; "Gesture Recognition Techniques in Handwriting Recognition Application", Frontiers in Handwriting Recognition p 142-147 November 2010
- ↑ Balaji, R; Deepu, V; Madhvanath, Sriganesh; Prabhakaran, Jayasree "Handwritten Gesture Recognition for Gesture Keyboard", Hewlett-Packard Laboratories
- ↑ Dietrich Kammer, Mandy Keck, Georg Freitag, Markus Wacker, Taxonomy and Overview of Multi-touch Frameworks: Architecture, Scope and Features
- Archivat el 25 de giner de 2011 archivat en Wayback Machine.
- ↑ Thomas G. Zimmerman, Jaron Lanier, Chuck Blanchard, Steve Bryson and Young Harvill. http://portal.acm.org. "A HAND GESTURE INTERFACE DEVICE." http://portal.acm.org.
- ↑ Yang Liu, Yunde Jia, A Robust Hand Tracking and Gesture Recognition Method for Wearable Visual Interfaços and Its Applications, Proceedings of the Third International Conference on Image and Graphics (ICIG’04), 2004
- ↑ Kue-Bum Lee, Jung-Hyun Kim, Kwang-Seok Hong, An Implementation of Multi-Modal Game Interface Based on PDAs, Fifth International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications, 2007
- ↑ Per Malmestig, Sofie Sundberg, SignWiiver - implementation of sign language technology
- ↑ Thomas Schlomer, Benjamin Poppinga, Niels Henze, Susanne Boll, Gesture Recognition with a Wii Controller
- Archivat el 27 de juliol de 2013 archivat en Wayback Machine., Proceedings of the 2nd international Conference on Tangible and Embedded interaction, 2008
- ↑ AiLive Inc., LiveMove White Paper, 2006
- ↑ Electronic Design September 8, 2011. William Wong. Natural User Interface Employs Sensor Integration.
- ↑ Cable & Satellite International September/October, 2011. Stephen Cousins. A view to a thrill. [1] archivat en Wayback Machine.
- ↑ TechJournal South January 7, 2008. Hillcrest Labs rings up $25M D round.
- ↑ Percussa AudioCubes Blog October 4, 2012. Gestural Control in Sound Synthesis. [2] archivat en Wayback Machine.
Referències
[editar | editar còdic]
- Este artícul conté una traducció derivada de «Reconocimiento de gestos» de Wikipedia en castellà publicada baix la Llicència de documentació lliure de GNU i la Llicència Creative Commons Reconeiximent-CompartirIgual 4.0 Internacional.