El reconocimiento de gestos consiste en la interpretación de secuencias de acciones humanas
captadas por cualquier tipo de sensor, ya sea táctil o no requiera de contacto alguno con el
dispositivo, como una cámara. En las últimas décadas ha experimentado un gran avance debido al
auge de la Inteligencia Artificial y al desarrollo de sensores cada vez más complejos y precisos.
Un ejemplo concreto ha sido la publicación y el mantenimiento de un SDK oficinal de Microsoft
Kinect, con el que los desarrolladores han podido acceder a las capacidades de esta cámara para crear
interfaces de usuario más naturales e intuitivas. También se ha incentivado el uso de aplicaciones
que van más allá de la industria del entretenimiento, como aquellas que asisten en los cuidados
médicos o que permiten la automatización de tareas rutinarias.
Es por ello que en este proyecto hemos desarrollado un conjunto de herramientas para la
generación de modelos de aprendizaje capaces de reconocer gestos personalizados para la Kinect
v2. El conjunto de herramientas que se ha diseñado e implementado está orientado a facilitar la
tarea completa de reconocimiento para cualquier gesto, comenzando con la captura de los ejemplos
de entrenamiento, continuando con el pre-procesado y el tratamiento de los datos, y finalizando con
la generación de modelos de aprendizaje mediante técnicas de aprendizaje automático.
Finalmente, para evaluar el funcionamiento de la plataforma se ha propuesto y ejecutado
una experimentación con un gesto sencillo. Los resultados positivos motivan el empleo de las
herramientas desarrolladas para incorporar reconocedores de gestos en cualquier aplicación que
utilice el sensor Kinect v2.The gesture recognition consists of the interpretation of sequences of human actions captured by
any type of sensor either touchable or non-touchable like a camera. It has experimented a high
progress in the last decades, due to the rise of the Artificial Intelligence and the development of
more complex and precise sensors.
One example of this advances was the publish and maintenance of an official SDK of Microsoft
Kinect, which were used by developers to access to the capabilities of this camera, so they could
create more natural and intuitive applications. This has motivated the use of applications that go
beyond the entertainment industry, like those which assists in healthcare or automate routine tasks.
For that reason, this project develops a set of tools for the generation of learning models that
are able to recognize personalized gestures for Kinect v2. The set of designed and implemented
tools is oriented to ease the task of the recognition of any gesture, starting in the capturing of
training examples, continuing with the pre-processing and the treatment of data, and ending with
the generation of the recognition models trough machine learning techniques.
Finally, in order to test the functionality of the complete system, an experimentation with
a simple gesture has been proposed and executed. The positive results motivate to use the set of
developed tools to incorporate gesture recognizers in any application that uses the Kinect v2 sensor.Ingeniería Informática (Plan 2011
