Detección de dedos utilizando técnicas de visión por computador y machine learning

El objetivo del trabajo consiste en realizar un algoritmo capaz de contar el número de dedos que está mostrando una mano aplicando técnicas de visión artificial y Machine Learning. Para la resolución del problema se ha utilizado una cámara infrarroja con la tecnología de luz estructurada para la captación de imágenes. En el apartado de Machine Learning se han comparado 4 métodos distintos para la identificación de las imágenes de la mano. Los métodos estudiados han sido Maquinas de Vectores de Soporte, Bosques Aleatorios, K-Vecinos más Cercanos y Perceptrón Multicapa. Los tres primeros se corresponden con técnicas de Machine Learning tradicional, mientras que el último entra dentro del campo del Deep Learning. También se han estudiado los conceptos básicos de la visión artificial necesarios para llevar a cabo este trabajo. Este trabajo también puede ser considerado como un tutorial para adentrarse en el mundo de la inteligencia artificial puesto parte desde cero. El proceso comienza con la creación de una base de datos, incluyendo el filtrado completo de la imagen, y finaliza con el análisis de los resultados obtenidos tras realizar distintas pruebas. El método que mejor ha trabajado utilizando nuestra propia base de datos ha sido el de Máquinas de Vectores de Soporte, tanto en el análisis utilizando las imágenes de la base de datos no utilizadas en el entrenamiento, como en el análisis en tiempo real, consiguiendo más de un 95% de acierto en el primer caso.The aim of this work is to create an algorithm that count the number of fingers that is showing a hand, by applying artificial vision and machine learning techniques. To get the images, an infrared camera with structured light technology has been used. In the machine learning section, 4 different methods had been compared in order to identify the images of the hand. The analysed methods are Support Vector Machines, Random Forest, K-Nearest Neighbour, and Multilayer Perceptron. The first three correspond with traditional machine learning algorithms, while the last one is in the deep learning field. The necessary basic concepts of artificial vision needed to carry out this project are also studied. This work could be also a tutorial to get inside the artificial intelligence world as it starts from the scratch. The process begins with the creation of a database, including all the filtering of the images, and ends with the analysis of the obtained results before doing different trials. The method with the best results by using our own database is Support Vector Machines, both in the analysis with the image in the database that where not used in the training as in the real time analysis, obtaining more than a 95% of right guess in the first case.Ingeniería Electrónica Industrial y Automátic