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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.18.2006.tde-27112006-132158
Documento
Autor
Nome completo
Hebert Luchetti Ribeiro
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2006
Orientador
Banca examinadora
Gonzaga, Adilson (Presidente)
Mascarenhas, Nelson Delfino D'Ávila
Rodrigues, Evandro Luis Linhari
Título em português
Reconhecimento de gestos usando segmentação de imagens dinâmicas de mãos baseada no modelo de mistura de gaussianas e cor de pele
Palavras-chave em português
cor de pele
gestos de mão
interação humano-computador (IHC)
mistura de Gaussianas
momentos invariantes
reconhecimento de gestos
segmentação
visão computacional
Resumo em português
O objetivo deste trabalho é criar uma metodologia capaz de reconhecer gestos de mãos, a partir de imagens dinâmicas, para interagir com sistemas. Após a captação da imagem, a segmentação ocorre nos pixels pertencentes às mãos que são separados do fundo pela segmentação pela subtração do fundo e filtragem de cor de pele. O algoritmo de reconhecimento é baseado somente em contornos, possibilitando velocidade para se trabalhar em tempo real. A maior área da imagem segmentada é considerada como região da mão. As regiões detectadas são analisadas para determinar a posição e a orientação da mão. A posição e outros atributos das mãos são rastreados quadro a quadro para distinguir um movimento da mão em relação ao fundo e de outros objetos em movimento, e para extrair a informação do movimento para o reconhecimento de gestos. Baseado na posição coletada, movimento e indícios de postura são calculados para reconhecimento um gesto significativo.
Título em inglês
Gesture recognizing using segmentation of dynamic hand image based on the mixture of Gaussians model and skin color
Palavras-chave em inglês
computer vision
gesture recognition
hand gesture
human computer interaction (HCI)
invariants moments
mixture of Gaussians
segmentation
skin color
Resumo em inglês
The purpose of this paper is to develop a methodology able to recognize hand gestures from dynamic images to interact with systems. After the image capture segmentation takes place where pixels belonging to the hands are separated from the background based on skin-color segmentation and background extraction. The image preprocessing can be applied before the edge detection. The recognition algorithm uses edges only; therefore it is quick enough for real time. The largest blob from the segmented image will be considered as the hand region. The detected regions are analyzed to determine position and orientation of the hand for each frame. The position and other attributes of the hands are tracked per frame to distinguish a movement from the hand in relation to the background and from other objects in movement, and to extract the information of the movement for the recognition of dynamic gestures. Based in the collected position, movement and indications of position are calculated to recognize a significant gesture.
 
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Hebert.pdf (4.51 Mbytes)
Data de Publicação
2006-11-28
 
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