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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Ricardo Alves Feitosa
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2018
Orientador
Banca examinadora
Peres, Sarajane Marques (Presidente)
Del Moral Hernandez, Emilio
Paraboni, Ivandre
Silva, Leandro Augusto da
Título em português
Estudo de representações multidimensionais para segmentação das fases do gesto
Palavras-chave em português
Aprendizado de Máquina
Mapas Auto Organizáveis
Perceptron Multicamadas
Reconhecimento de Padrões
Representação de Gestos
Segmentação das Fases do Gesto
Resumo em português
Sistemas de análise de gestos têm se destacado por suas contribuições para a interação entre humanos, humanos e máquinas, e humanos e ambiente. Nessa interação, a gesticulação natural é vista como parte do sistema linguístico que suporta a comunicação, e qualquer sistema de informação que objetiva usar interação para suporte à decisão deveria ser capaz de interpretá-la. Essa interpretação pode ser realizada por meio da segmentação das fases do gesto. Para resolver essa tarefa, o estabelecimento de uma representação de dados eficiente para os gestos é um ponto crítico. A representação escolhida e sua associação a técnicas de análise podem ou não favorecer a solução sob implementação. Neste trabalho, formas de representação de gestos são submetidas aos algoritmos de reconhecimento de padrões MLP e SOM para elaborar um ambiente propício à identificação das representações mais discriminantes, quais aspectos as diferentes representações descrevem com eficiência, e como elas podem ser combinadas para melhorar a segmentação das fases do gesto. Para construção das representações multidimensionais são usados aspectos espaciais e temporais combinados com a normalização dos dados e a aplicação do filtro wavelet na busca pela representação mais discriminante para o reconhecimento das fases do gesto. Ambos os algoritmos alcançaram bons resultados com o uso dos aspectos temporais. O MLP conseguiu classificar todas as fases do gesto em configurações de representação contendo dados sobre todos os membros monitorados. O SOM apresentou boa capacidade para formar grupos contendo dados de uma mesma fase do gesto mesmo com o uso de poucas características na construção da representação, porém não foi possível identificar a proposta de uma nova fase do gesto com o aprendizado não supervisionado
Título em inglês
Study of multidimensional representations for the gesture phases segmentation
Palavras-chave em inglês
Machine Learning
Multilayer Perceptron
Pattern Recognition
Representation of Gestures
Segmentation of Gesture Phases
Self Organizing Maps
Resumo em inglês
Gestures analysis systems have stood out for their contributions to the interaction between humans, humans and machines, and humans and environments. In this interaction, natural gesticulation is seen as part of a linguistic system that supports the communication, and all information systems aiming at the use of such an interaction in making decisions should be able to interpret it. Such an interpretation can be carried out through the gesture phases segmentation. In order to solve this task, the establishment of an efficient data representation for gestures is a critical issue. The chosen representation as well as its combination with techniques for analysis can or can not favor the solution being developed. In this work, different forms representation for gestures are applied to pattern recognition algorithms MLP and SOM to create an adequate environment to identify the more discriminative representations, which aspect the different representations describe with more efficiency, and how they can be combined in order to improve gesture phases segmentation. To construct the multidimensional representations we use spatial and temporal aspects combined with the normalization of the data and the application of the wavelet filter in the search for the most discriminating representation for the recognition of the gesture phases. Both algorithms achieved good results with the use of temporal aspects. MLP was able to classify all gesture phases using representation settings containing data about all monitored members. SOM presented good ability to form groups containing data of the same gesture phase even with the use of few characteristics in the construction of the representation, but it was not possible to identify the proposal of a new gesture phase with unsupervised learning
 
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Data de Publicação
2018-06-20
 
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