Resumen

En este estudio, proponemos el algoritmo de reconocimiento de gestos utilizando máquinas de vectores de soporte (SVM) y histograma de gradientes orientados (HOG). Además, también utilizamos el modelo CNN para clasificar gestos. Abordamos y seleccionamos técnicas de aplicación para controlar problemas en el sistema robótico. El objetivo del algoritmo es detectar gestos con velocidad de procesamiento en tiempo real, minimizar la interferencia y reducir la capacidad de capturar gestos no intencionales. En este estudio se utilizan controles de gestos estáticos, incluyendo encendido, apagado, aumento y disminución. Además, se utilizan gestos de movimiento que incluyen encender el interruptor de estado y aumentar y disminuir el volumen. Los resultados muestran que el algoritmo tiene una precisión de hasta el 99% con un tiempo de ejecución de 70 milisegundos por cuadro, lo que es adecuado para aplicaciones industriales.

• Materias:Sensores Algoritmo genético Controlador difuso Planificación de ruta
• Subjects:sensors Genetic algorithm Fuzzy controller Path planning
• Palabras claves:Algoritmo de reconocimiento de gestos; Máquinas de vectores soporte; Histograma de gradiente orientado; Modelo CNN; Sistema robótico; Velocidad de procesamiento en tiempo real
• Keywords:Gesture recognition algorithm; Support vector machines; Histogram of oriented gradient; CNN model; Robotic system; Real-time processing speed