Resumen

Proponemos un método basado en visión para rastrear los dedos de la guitarra hechos por los guitarristas. Lo presentamos como un nuevo marco para rastrear marcadores de dedos de colores mediante la integración de un clasificador bayesiano en filtros de partículas. Esto añade las habilidades útiles de inicialización automática de seguimiento y recuperación de fallos de seguimiento en un fondo dinámico. Además, mediante la adaptación en línea de las probabilidades de color, este método es capaz de hacer frente a cambios de iluminación. Luego se utiliza el Tag de Realidad Aumentada (ARTag) para calcular la matriz de proyección como un proceso en línea que permite mover la guitarra mientras se toca. También se incluyen resultados experimentales representativos. El método presentado puede ser utilizado para desarrollar la aplicación de interacción humano-computadora (HCI) en la guitarra al reconocer el acorde que está siendo tocado por un guitarrista en espacios virtuales. La aplicación mencionada ayudaría a los aprendices de guitarra al permitirles identificar automáticamente si están utilizando los acordes correct

• Materias:Lógica abstracta Web móvil Plataforma digital Realidad aumentada Tecnología de inclusión
• Subjects:Abstract Logic Mobile Web Digital platform Augmented reality Inclusive technology
• Palabras claves:Basado en visión; Seguimiento; Digitaciones de guitarra; Clasificador bayesiano; Filtros de partículas; Realidad aumentada
• Keywords:Vision-based; Tracking; Guitar fingerings; Bayesian classifier; Particle filters; Augmented reality