A Survey of Applications and Human Motion Recognition with Microsoft Kinect

Microsoft Kinect, a low-cost motion sensing device, enables users to interact with computers or game consoles naturally through gestures and spoken commands without any other peripheral equipment. As such, it has commanded intense interests in research and development on the Kinect technology. In this paper, we present, a comprehensive survey on Kinect applications, and the latest research and development on motion recognition using data captured by the Kinect sensor. On the applications front, we review the applications of the Kinect technology in a variety of areas, including healthcare, education and performing arts, robotics, sign language recognition, retail services, workplace safety training, as well as 3D reconstructions. On the technology front, we provide an overview of the main features of both versions of the Kinect sensor together with the depth sensing technologies used, and review literatures on human motion recognition techniques used in Kinect applications. We provide a classification of motion recognition techniques to highlight the different approaches used in human motion recognition. Furthermore, we compile a list of publicly available Kinect datasets. These datasets are valuable resources for researchers to investigate better methods for human motion recognition and lower-level computer vision tasks such as segmentation, object detection and human pose estimation

Sistema de reconocimiento de acciones mediante cámaras con detección de profundidad

El campo de monitorización y reconocimiento de movimientos es el centro de muchas investigaciones, dadas sus múltiples aplicaciones. Mediante el estudio de los sistemas actuales pueden observarse limitaciones y otros aspectos de mejora. Es posible aplicar nuevas técnicas de forma que se haga uso de tecnología comercial actual para mejorar el rendimiento de dichos sistemas de reconocimiento. De esta forma, este trabajo presenta un estudio del estado del arte en la monitorización y reconocimiento mediante información de profundidad, en el que se destacan las fortalezas y debilidades de los paradigmas actuales. A partir de este análisis, se propone un esquema de reconocimiento con capacidad de mejorar los sistemas actuales. La implementación consiste en un ToolBox de MatLab® con distintas funcionalidades. Sobre este se realizan una serie de experimentos y se discuten los resultados obtenidos, de forma que pueda trazarse un plan para futuros desarrollos que hagan uso de este estudio.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicacione