Show simple item record

dc.contributor.advisorIregui Guerrero, Marcelaspa
dc.contributor.authorTorres Arboleda, Cristhian Davidspa
dc.coverage.spatialCalle 100spa
dc.date.accessioned2015-10-08T13:36:00Z
dc.date.accessioned2019-12-26T22:05:14Z
dc.date.available2015-10-08T13:36:00Z
dc.date.available2019-12-26T22:05:14Z
dc.date.issued2015-08-28
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10654/6695
dc.description.abstractEl reconocimiento de gestos se ha presentado como una alternativa para la implementación de sistemas de interacción eficaces. Particularmente las aplicaciones basadas en visión artificial poseen ventajas en potabilidad frente a otras alternativas. Sin embargo, los algoritmos suelen requerir entrenamiento computacional intensivo, siendo difíciles de implementar en dispositivos móviles. En este artículo se realiza un estudio preliminar para la detección de poses de la mano usando un algoritmo basado en Patrones Binarios locales, más conocido por su sigla en inglés LBP (Local Binary Patterns). Para lo anterior, se presenta un modelo heurístico de división de la mano en regiones ponderadas diferencialmente, que permite la clasificación directa de los gestos usando una medida de similitud. Los pesos y la distribución de regiones se evaluaron de acuerdo a su precisión en la clasificación de cada pose de la mano. Estas pruebas se realizaron en un conjunto de imágenes, capturadas en condiciones controladas, correspondientes a cinco poses diferentes. El algoritmo propuesto con el esquema de regiones ponderadas muestra una buena capacidad de discriminación y presenta una alternativa válida para futuras aplicaciones.spa
dc.description.sponsorshipUniversidad Militar Nueva Granadaspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.titleDeteccion de poses de las manos usando descriptores LBPspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.lembSISTEMAS MULTIMEDIAspa
dc.subject.lembMULTIMEDIA POR COMPUTADORspa
dc.publisher.departmentFacultad de Ingenieríaspa
dc.type.localTrabajo de gradospa
dc.description.abstractenglishThe gesture recognition has been presented as an alternative to the implementation of effective systems of interaction. Particularly based in machine vision applications have advantages over other alternatives potability. However, computational algorithms often require intensive training, being difficult to implement on mobile devices. In this paper, a preliminary study to detect hand poses using local binary patterns based algorithm, better known by its acronym LBP (Local Binary Patterns) is performed. For this, a heuristic model of division hand in regions differentially weighted, which allows direct classification of gestures using a similarity measure is presented. The weights and distribution regions were evaluated according to their classification accuracy of each hand pose. These tests were performed on a set of images taken in controlled conditions corresponding to five different poses. The proposed scheme regions with weighted algorithm shows a good ability to discriminate and presents a viable alternative for future applications.eng
dc.title.translatedDetection poses of hands using LBP descriptorsspa
dc.subject.keywordsLocal binary Patternspa
dc.subject.keywordshuman computer interactionspa
dc.subject.keywordscomputer visionspa
dc.subject.keywordsdetect hand posesspa
dc.subject.keywordsHCIspa
dc.subject.keywordsLBPspa
dc.subject.keywordsposespa
dc.publisher.programIngeniería Multimediaspa
dc.creator.degreenameIngeniero Multimediaspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.relation.referencesMeenakshi Panwar and Pawan Singh Mehra, “Hand Gesture Recognition for Human Computer Interaction“.spa
dc.relation.referencesTimo Ahonen, Abdenour Hadid and Matti Pietik¨ainen, “Face Description with Local Binary Patterns: Application to Face Recognition”.spa
dc.relation.referencesYoudong Ding, Haibo Pang, Xuechun Wu and Jianliang Lan, “Recognition of hand-gestures using improved local binary pattern”.spa
dc.relation.referencesPaulo Trigueiros, Fernando Ribeiro and Lu´ıs Reis, “A Comparative Study of Different Image Features for Hand Gesture Machine Learning”spa
dc.relation.referencesVladimir I. Pavlovic, Rajeev Sharma and Thomas S. Huang, “Visual Interpretation of Hand Gestures for Human-Computer Interaction: A Review”spa
dc.relation.referencesAnkit Chaudhary, J. L. Raheja, Karen Das and Sonia Raheja, “Intelligent Approaches to interact with Machines using Hand Gesture Recognition in Natural way: A Survey”spa
dc.relation.referencesBin Xiao, Xiang-min Xu and Qian-pei Mai, “Real-Time Hand Detection and Tracking Using LBP Features”.spa
dc.subject.proposalLocal binary Patternspa
dc.subject.proposalinteracción humano computadorspa
dc.subject.proposalLBPspa
dc.subject.proposalHCIspa
dc.subject.proposalvisión por computadorspa
dc.subject.proposalposespa
dc.subject.proposalreconocimiento de gestos de las manosspa
dc.publisher.grantorUniversidad Militar Nueva Granadaspa


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record