Reconocimiento de gestos dinámicos

El objetivo de esta tesina es estudiar, desarrollar, analizar y comparar distintas técnicas de aprendizaje automático aplicables al reconocimiento automático de gestos dinámicos. Para ello, se definió un modelo de gestos a reconocer, se generó una base de datos de prueba con gestos llamadas LNHG, y se estudiaron e implementaron clasificadores basados en máquinas de vectores de soporte (SVM), redes neuronales feedfoward (FF) y redes neuronales competitivas (CPN), utilizando representaciones locales y globales para caracterizar los gestos. Además, se propone un nuevo modelo de reconocimiento de gestos, el clasificador neuronal competitivo (CNC). Los gestos a reconocer son movimientos de la mano, con invariancia a la velocidad, la rotación, la escala y la traslación. La captura de la información referida a los gestos para generar la base de datos se realizó mediante el dispositivo Kinect y su SDK correspondiente, que reconoce las partes del cuerpo y determina sus posiciones en tiempo real. Los clasificadores se entrenaron con dichos datos para poder determinar si una secuencia de posiciones de la mano es un gesto. Se implementó una librería de clasificadores con los métodos mencionados anteriormente, junto con las transformaciones para llevar una secuencia de posiciones a una representación adecuada para el reconocimiento. Se realizaron experimentos con la base de datos LNHG, compuesta de gestos que representan dígitos y letras, y con un base de datos de otro autor con gestos típicos de interacción, obteniendo resultados satisfactorios.Facultad de Informátic

Reconocimiento de gestos dinámicos y su aplicación al lenguaje de señas

El reconocimiento automático de gestos humanos es un problema multidisciplinar complejo y no resuelto aún de forma completa. Desde la aparición de tecnologías de captura de video digital existen intentos de reconocer gestos dinámicos con diferentes fines. La incorporación de nuevas tecnologías como sensores de profundidad o cámaras de alta resolución, así como la mayor capacidad de procesamiento de los dispositivos actuales, permiten el desarrollo de nuevas tecnologías capaces de detectar diferentes movimientos y actuar en tiempo real. A diferencia del reconocimiento de la voz hablada, que lleva más de 40 años de investigación, esta temática es relativamente nueva en el ambiente científico, y evoluciona de forma acelerada a medida que aparecen nuevos dispositivos así como nuevos algoritmos de visión por computador. La captura y reconocimiento de gestos dinámicos permite que sean utilizados en diversas áreas de aplicación como por ejemplo monitoreo de pacientes médicos, control en un entorno de videojuego, navegación y manipulación de entornos virtuales, traducción de léxicos de la lengua de señas, entre otras aplicaciones de interés. Particularmente la lengua de señas puede entenderse como un problema particular del reconocimiento de gestos dinámicos, el cual es sumamente apreciado en los últimos tiempos por distintas instituciones, ya que permite una ayuda directa a personas hipoacúsicas. Para poder utilizar un sistema de reconocimiento automático de lengua de señas para traducir los gestos de un intérprete, es necesario afrontar una serie de diversas tareas. En primer lugar existen diferentes enfoques dependiendo el dispositivo de sensado a utilizar. Si bien existen dispositivos invasivos como guantes de datos, en esta Tesis se analizan sólo dispositivos no invasivos de dos tipos: las cámaras RGB convencionales, y las cámaras de profundidad (con particular interés en los nuevos dispositivos RGB-d). Una vez capturado el gesto se requiere de diversas etapas de pre-procesamiento para identificar regiones de interés como las manos y rostro del sujeto/intérprete, para luego identificar las diferentes trayectorias del gesto realizado. Además, particularmente para la lengua de señas existe una variabilidad enorme en las diferentes posturas o configuraciones que la mano puede tener, lo cual hace a esta disciplina una problemática particularmente compleja. Para afrontar esto es necesario una correcta generación de descriptores tanto estáticos como dinámicos. Este es uno de los ejes principales investigados en esta Tesis. Además, debido a que cada región presenta gramáticas de lenguaje específicas, se requiere la disposición de una base de datos de la Lengua de Señas Argentina (LSA), inexistente hasta el momento. En base a los motivos mencionados anteriormente, esta Tesis tiene como objetivo general desarrollar un proceso completo de interpretación y traducción de la Lengua de Señas Argentina a través de videos obtenidos con una cámara RGB. En primer lugar se realizó un estudio del estado del arte en el reconocimiento de gestos. Se investigaron técnicas inteligentes para el procesamiento de imágenes y video así como los diferentes tipos de descriptores existentes en la actualidad. Como trabajo preliminar se desarrolló una estrategia capaz de procesar acciones humanas capturadas con un dispositivo MS Kinect. La estrategia desarrollada implementa una red neuronal SOM probabilística (ProbSOM) con un descriptor específicamente diseñado para retener información temporal. Este trabajo permitió superar los resultados existentes hasta el momento para dos bases de datos reconocidas. En el campo de la lengua de señas se realizaron dos aportes principales. En primer lugar se desarrolló una base de datos específica para el reconocimiento de señas argentinas. Esto incluyó una base de datos de imágenes con 16 configuraciones de las más utilizadas en el lenguaje, junto con una base de datos de videos de alta resolución con 64 señas distintas, con un total de 3200 videos. Estas bases de datos se grabaron con 10 intérpretes diferentes y varias repeticiones, permitiendo así su uso con técnicas clásicas de aprendizaje automático. Además, en estas bases de datos los intérpretes utilizaron guantes de color, en forma de marcador. Esto se realizó con el fin de facilitar la tarea de segmentar las manos de las imágenes/videos y así poder avanzar con el resto de las etapas de clasificación. De este modo, se da la posibilidad a nuevos investigadores de evaluar otros algoritmos de reconocimiento sin la necesidad de preocuparse por esta etapa de segmentación. En segundo lugar, se diseñaron e implementaron dos métodos de clasificación de señas, los cuales fueron evaluados satisfactoriamente en las bases de datos antes mencionadas. El primer método está dedicado a la clasificación de configuraciones de manos (gestos estáticos). Aquí se utilizó un agrupamiento probabilístico para clasificar correctamente las 16 configuraciones posibles de la base de datos, logrando un reconocedor simple y potente. El segundo modelo de clasificación permitió la clasificación de señas segmentadas en videos. Este último consta de un sistema probabilístico basado en la información capturada de las dos manos, donde para cada una se evalúan tres componentes principales: la posición, la configuración y el movimiento de las manos. Esta discriminación permitió tener un sistema modular, con diferentes sub-clasificadores capaces de intercambiarse y evaluarse de modo independiente. Para lograr obtener descriptores adecuados para estos subsistemas, es necesario realizar un procesamiento que involucra la correcta segmentación y seguimiento de las manos del intérprete, clasificación de las distintas configuraciones y una correcta representación de la información del movimiento. Para evaluar los modelos desarrollados se realizaron diversas pruebas sobre las bases de datos desarrolladas. En primer lugar se realizaron pruebas de validación cruzada utilizando un porcentaje de las pruebas como entrenamiento y el resto para testeo. Adicionalmente se realizó también una evaluación de cuán robusto es el sistema al incorporar nuevos intérpretes, desconocidos hasta el momento. De este modo, 9 de los 10 individuos de la base de datos fueron utilizados como datos de entrada del sistema, evaluando con el individuo restante. Todos estos experimentos mostraron excelentes resultados, con una tasa de error menor al 5%. Por otro lado, para evaluar la eficacia del modelo implementado, se cambiaron algunos de los sub-clasificadores por técnicas más conocidas en la literatura como Modelos de Markov o Redes Neuronales FeedForward, mostrando solidez en las estrategias propuestas en esta Tesis.Doctor en Ciencias Informática

Detección de esqueletos de caracteres mediante una red neuronal competitiva basada en segmentos

La esqueletización (palabra técnica procedente del vocablo inglés skeletonization) es un proceso mediante el cual se transforma una determinada forma u objeto de una imagen digital, compuesta de una determinada cantidad de pixeles, en un objeto basado en líneas, de forma que las propiedades topológicas del objeto se preserven. Este objeto resultante constituido por líneas se denomina esqueleto. Los esqueletos son muy útiles a la hora de reconocer, dentro de una imagen, objetos o patrones que sean alargados o con una determinada forma como por ejemplo caracteres, polígonos, patrones cromosómicos, etc. Los esqueletos proporcionan una abstracción de las características topológicas y geométricas del objeto, de forma que la esqueletización puede verse también como un proceso de compresión de datos. Con el auge de las nuevas tecnologías y los formatos electrónicos para los documentos, mejoran y avanzan también las técnicas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), incluyéndose entre ellas las basadas en el reconocimiento de esqueletos para los caracteres que componen el documento en cuestión. En este artículo presentamos un nuevo modelo de red neuronal competitiva basada en segmentos con fase de expansión, que permite obtener los esqueletos de los caracteres suministrados de una forma totalmente no supervisada

Manipulador aéreo con brazos antropomórficos de articulaciones flexibles

[Resumen] Este artículo presenta el primer robot manipulador aéreo con dos brazos antropomórficos diseñado para aplicarse en tareas de inspección y mantenimiento en entornos industriales de difícil acceso para operarios humanos. El robot consiste en una plataforma aérea multirrotor equipada con dos brazos antropomórficos ultraligeros, así como el sistema de control integrado de la plataforma y los brazos. Una de las principales características del manipulador es la flexibilidad mecánica proporcionada en todas las articulaciones, lo que aumenta la seguridad en las interacciones físicas con el entorno y la protección del propio robot. Para ello se ha introducido un compacto y simple mecanismo de transmisión por muelle entre el eje del servo y el enlace de salida. La estructura en aluminio de los brazos ha sido cuidadosamente diseñada de forma que los actuadores estén aislados frente a cargas radiales y axiales que los puedan dañar. El manipulador desarrollado ha sido validado a través de experimentos en base fija y en pruebas de vuelo en exteriores.Ministerio de Economía y Competitividad; DPI2014-5983-C2-1-

Anales del XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC)

Contenido: Arquitecturas de computadoras Sistemas embebidos Arquitecturas orientadas a servicios (SOA) Redes de comunicaciones Redes heterogéneas Redes de Avanzada Redes inalámbricas Redes móviles Redes activas Administración y monitoreo de redes y servicios Calidad de Servicio (QoS, SLAs) Seguridad informática y autenticación, privacidad Infraestructura para firma digital y certificados digitales Análisis y detección de vulnerabilidades Sistemas operativos Sistemas P2P Middleware Infraestructura para grid Servicios de integración (Web Services o .Net)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Anales del XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC)

Contenido: Arquitecturas de computadoras Sistemas embebidos Arquitecturas orientadas a servicios (SOA) Redes de comunicaciones Redes heterogéneas Redes de Avanzada Redes inalámbricas Redes móviles Redes activas Administración y monitoreo de redes y servicios Calidad de Servicio (QoS, SLAs) Seguridad informática y autenticación, privacidad Infraestructura para firma digital y certificados digitales Análisis y detección de vulnerabilidades Sistemas operativos Sistemas P2P Middleware Infraestructura para grid Servicios de integración (Web Services o .Net)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI