3 research outputs found

    Dead reckoning supports stereo vision in pedestrians tracking

    No full text
    This \u201cWork In Progress\u201d paper, reports on a novel approach to pedestrian tracking in confined areas which is based on a combined use of a stereo vision tracking system and a set of sensors available on a mobile platform. This platform is a hands-free, sensory augmented, wearable computer, designed to support visits to museums and to archaeological sites. The system is going to be demonstrated within the framework of a Cultural Heritage application at the \u201cMusei Universitari di Palazzo Poggi\u201d in Bologna\u201d

    2nd Joint ERCIM eMobility and MobiSense Workshop

    Get PDF

    Reconocimiento de gestos basado en aceler贸metros

    Get PDF
    En los 煤ltimos a帽os, ha crecido de forma significativa el inter茅s por la utilizaci贸n de dispositivos capaces de reconocer gestos humanos. En este trabajo, se pretenden reconocer gestos manuales colocando sensores en la mano de una persona. El reconocimiento de gestos manuales puede ser implementado para diversos usos y bajo diversas plataformas: juegos (Wii), control de brazos rob贸ticos, etc. Como primer paso, se realizar谩 un estudio de las actuales t茅cnicas de reconocimiento de gestos que utilizan aceler贸metros como sensor de medida. En un segundo paso, se estudiar谩 como los aceler贸metros pueden utilizarse para intentar reconocer los gestos que puedan realizar una persona (mover el brazo hacia un lado, girar la mano, dibujar un cuadrado, etc.) y los problemas que de su utilizaci贸n puedan derivarse. Se ha utilizado una IMU (Inertial Measurement Unit) como sensor de medida. Est谩 compuesta por tres aceler贸metros y tres gir贸scopos (MTi-300 de Xsens). Con las medidas que proporcionan estos sensores se realiza el c谩lculo de la posici贸n y orientaci贸n de la mano, representando esta 煤ltima en funci贸n de los 谩ngulos de Euler. Un aspecto importante a destacar ser谩 el efecto de la gravedad en las medidas de las aceleraciones. A trav茅s de diversos c谩lculos y mediante la ayuda de los gir贸scopos se podr谩 corregir dicho efecto. Por 煤ltimo, se desarrollar谩 un sistema que identifique la posici贸n y orientaci贸n de la mano como gestos reconocidos utilizando l贸gica difusa. Tanto para la adquisici贸n de las muestras, como para los c谩lculos de posicionamiento, se ha desarrollado un c贸digo con el programa Matlab. Tambi茅n, con este mismo software, se ha implementado un sistema de l贸gica difusa con la que se realizar谩 el reconocimiento de los gestos, utilizando la herramienta FIS Editor. Las pruebas realizadas han consistido en la ejecuci贸n de nueve gestos por diferentes personas teniendo una tasa de reconocimiento comprendida entre el 90 % y 100 % dependiendo del gesto a identificar. ABSTRACT In recent years, it has grown significantly interest in the use of devices capable of recognizing human gestures. In this work, we aim to recognize hand gestures placing sensors on the hand of a person. The recognition of hand gestures can be implemented for different applications on different platforms: games (Wii), control of robotic arms ... As a first step, a study of current gesture recognition techniques that use accelerometers and sensor measurement is performed. In a second step, we study how accelerometers can be used to try to recognize the gestures that can make a person (moving the arm to the side, rotate the hand, draw a square, etc...) And the problems of its use can be derived. We used an IMU (Inertial Measurement Unit) as a measuring sensor. It comprises three accelerometers and three gyroscopes (Xsens MTI-300). The measures provided by these sensors to calculate the position and orientation of the hand are made, with the latter depending on the Euler angles. An important aspect to note is the effect of gravity on the measurements of the accelerations. Through various calculations and with the help of the gyroscopes can correct this effect. Finally, a system that identifies the position and orientation of the hand as recognized gestures developed using fuzzy logic. Both the acquisition of samples to calculate position, a code was developed with Matlab program. Also, with the same software, has implemented a fuzzy logic system to be held with the recognition of gestures using the FIS Editor. Tests have involved the execution of nine gestures by different people having a recognition rate between 90% and 100% depending on the gesture to identify
    corecore