2 research outputs found
Effective Gesture Based Framework for Capturing User Input
Computers today aren't just confined to laptops and desktops. Mobile gadgets
like mobile phones and laptops also make use of it. However, one input device
that hasn't changed in the last 50 years is the QWERTY keyboard. Users of
virtual keyboards can type on any surface as if it were a keyboard thanks to
sensor technology and artificial intelligence. In this research, we use the
idea of image processing to create an application for seeing a computer
keyboard using a novel framework which can detect hand gestures with precise
accuracy while also being sustainable and financially viable. A camera is used
to capture keyboard images and finger movements which subsequently acts as a
virtual keyboard. In addition, a visible virtual mouse that accepts finger
coordinates as input is also described in this study. This system has a direct
benefit of reducing peripheral cost, reducing electronics waste generated due
to external devices and providing accessibility to people who cannot use the
traditional keyboard and mouse
Portuguese sign language recognition via computer vision and depth sensor
Sign languages are used worldwide by a multitude of individuals. They are mostly used by the deaf communities and their teachers, or people associated with them by ties of friendship or family. Speakers are a minority of citizens, often segregated, and over the years not much attention has been given to this form of communication, even by the scientific community. In fact, in Computer Science there is some, but limited, research and development in this area. In the particular case of sign Portuguese Sign Language-PSL that fact is more evident and, to our knowledge there isn’t yet an efficient system to perform the automatic recognition of PSL signs. With the advent and wide spreading of devices such as depth sensors, there are new possibilities to address this problem.
In this thesis, we have specified, developed, tested and preliminary evaluated, solutions that we think will bring valuable contributions to the problem of Automatic Gesture Recognition, applied to Sign Languages, such as the case of Portuguese Sign Language.
In the context of this work, Computer Vision techniques were adapted to the case of Depth Sensors. A proper gesture taxonomy for this problem was proposed, and techniques for feature extraction, representation, storing and classification were presented. Two novel algorithms to solve the problem of real-time recognition of isolated static poses were specified, developed, tested and evaluated. Two other algorithms for isolated dynamic movements for gesture recognition (one of them novel), have been also specified, developed, tested and evaluated. Analyzed results compare well with the literature.As LÃnguas Gestuais são utilizadas em todo o Mundo por uma imensidão de indivÃduos. Trata-se na sua grande maioria de surdos e/ou mudos, ou pessoas a eles associados por laços familiares de amizade ou professores de LÃngua Gestual. Tratando-se de uma minoria, muitas vezes segregada, não tem vindo a ser dada ao longo dos anos pela comunidade cientÃfica, a devida atenção a esta forma de comunicação.
Na área das Ciências da Computação existem alguns, mas poucos trabalhos de investigação e desenvolvimento. No caso particular da LÃngua Gestual Portuguesa - LGP esse facto é ainda mais evidente não sendo nosso conhecimento a existência de um sistema eficaz e efetivo para fazer o reconhecimento automático de gestos da LGP.
Com o aparecimento ou massificação de dispositivos, tais como sensores de profundidade, surgem novas possibilidades para abordar este problema.
Nesta tese, foram especificadas, desenvolvidas, testadas e efectuada a avaliação preliminar de soluções que acreditamos que trarão valiosas contribuições para o problema do Reconhecimento Automático de Gestos, aplicado à s LÃnguas Gestuais, como é o caso da LÃngua Gestual Portuguesa.
Foram adaptadas técnicas de Visão por Computador ao caso dos Sensores de Profundidade.
Foi proposta uma taxonomia adequada ao problema, e apresentadas técnicas para a extração, representação e armazenamento de caracterÃsticas. Foram especificados, desenvolvidos, testados e avaliados dois algoritmos para resolver o problema do reconhecimento em tempo real de poses estáticas isoladas. Foram também especificados, desenvolvidos, testados e avaliados outros dois algoritmos para o Reconhecimento de Movimentos Dinâmicos Isolados de Gestos(um deles novo).Os resultados analisados são comparáveis à literatura.Las lenguas de Signos se utilizan en todo el Mundo por una multitud de personas. En su mayorÃa son personas sordas y/o mudas, o personas asociadas con ellos por vÃnculos de amistad o familiares y profesores de Lengua de Signos. Es una minorÃa de personas, a menudo segregadas, y no se ha dado en los últimos años por la comunidad cientÃfica, la atención debida a esta forma de comunicación.
En el área de Ciencias de la Computación hay alguna pero poca investigación y desarrollo. En el caso particular de la Lengua de Signos Portuguesa - LSP, no es de nuestro conocimiento la existencia de un sistema eficiente y eficaz para el reconocimiento automático.
Con la llegada en masa de dispositivos tales como Sensores de Profundidad, hay nuevas posibilidades para abordar el problema del Reconocimiento de Gestos.
En esta tesis se han especificado, desarrollado, probado y hecha una evaluación preliminar de soluciones, aplicada a las Lenguas de Signos como el caso de la Lengua de Signos Portuguesa - LSP.
Se han adaptado las técnicas de Visión por Ordenador para el caso de los Sensores de Profundidad.
Se propone una taxonomÃa apropiada para el problema y se presentan técnicas para la extracción, representación y el almacenamiento de caracterÃsticas.
Se desarrollaran, probaran, compararan y analizan los resultados de dos nuevos algoritmos para resolver el problema del Reconocimiento Aislado y Estático de Posturas. Otros dos algoritmos (uno de ellos nuevo) fueran también desarrollados, probados, comparados y analizados los resultados, para el Reconocimiento de Movimientos Dinámicos Aislados de los Gestos