Resumen

Presentamos un sistema de reconocimiento de gestos basado en la visión del brazo (AGR) utilizando Kinect. El sistema AGR aprende el Modelo Oculto de Markov discreto (HMM), un modelo gráfico probabilístico efectivo para el reconocimiento de gestos, a partir de la pose dinámica de las articulaciones del brazo proporcionada por la API de Kinect. Debido a que el punto de vista de Kinect y la longitud del brazo de los sujetos pueden afectar sustancialmente la pose 3D estimada de cada articulación, es difícil reconocer gestos de manera confiable con estas características. El sistema propuesto realiza la transformación de características que convierte las coordenadas cartesianas 3D de cada articulación en los ángulos esféricos 2D de la parte del brazo correspondiente para obtener características más discriminativas e invariantes a la vista. Confirmamos un alto rendimiento de reconocimiento del sistema AGR propuesto a través de experimentos con dos conjuntos de datos diferentes.

• Materias:Realidad aumentada Reconocimiento dinámico Estimulación vibrotáctil Narrativas interactivas
• Subjects:Augmented reality Dynamic recognition Vibrotactile stimulation Interactive narratives
• Palabras claves:Basado en visión; Reconocimiento de gestos con el brazo; Kinect; Modelo Oculto de Markov; Reconocimiento de gestos; Transformación de características
• Keywords:Vision-based; Arm gesture recognition; Kinect; Hidden Markov Model; Gesture recognition; Feature transformation