Interfaces hombre-máquina
Optimización, automatización y control.
IMU Sensor-Based Hand Gesture Recognition for Human-Machine Interfaces
Reconocimiento del gesto de la mano basado en un sensor IMU para interfaces hombre-máquina
En este artículo, los autores proponen un algoritmo eficiente de reconocimiento de gestos de la mano (HGR) y que busca hacer frente a los datos dependientes del tiempo de un sensor de unidad de medición inercial (IMU) apoyando el aprendizaje en tiempo real para las diversas aplicaciones de interfaz hombre-máquina (HMI). Los datos extraídos de los sensores IMU dependen del tiempo, la mayoría de los algoritmos HGR existentes no contemplan estas características provocando la disminución del rendimiento de reconocimiento. La técnica de deformación temporal dinámica (DTW) requiere un algoritmo de aprendizaje muy complejo que dificulta el aprendizaje en tiempo real. Para resolver este problema, el algoritmo HGR propuesto se basa en una red neuronal de energía de columna restringida (RCE) que cuenta con un esquema de aprendizaje sencillo en el que las neuronas se activan cuando es necesario. Los autores concluyen que el algoritmo propuesto presenta un rendimiento de reconocimiento superior para los datos de los sensores que dependen del tiempo.
Este artículo fue realizado por Minwoo Kim, Jaechan Cho (Korea Aerospace University, Goyang-si, Korea), Seongjoo Lee (Sejong University, Seoul, Korea), Yunho Jung (Korea Aerospace University, Goyang-si, Korea) para Sensors (Vol 19, núm 18, p. 3827, 2019), una revista que divulga artículos relacionados con la ciencia y la tecnología de los sensores. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
A Human–Machine Interface Based on Eye Tracking for Controlling and Monitoring a Smart Home Using the Internet of Things
Una interfaz hombre-máquina basada en el seguimiento ocular para controlar y supervisar una casa inteligente por medio del Internet de las Cosas.
Las personas con discapacidad graves pueden tener dificultades para interactuar con los electrodomésticos debido a las limitaciones inherentes a su discapacidad. Este artículo presenta un nuevo sistema de asistencia basado en el seguimiento ocular para el control y el monitoreo de un hogar inteligente basado en el Internet de las Cosas (IoT) en donde el diseño está centrado en el usuario. Con este sistema una persona puede controlar los equipos de su casa e incluso su cuidador puede supervisar a distancia el uso del sistema en tiempo real. El sistema fue sometido a experimentos en un hogar real donde se realizaron pruebas con 29 personas sin discapacidad. Además se hicieron pruebas con monitoreo online durante siete días por una persona con una discapacidad severa en su propia casa.
Este artículo fue realizado por Alexandre Bissoli, Daniel Lavino-Junior, Mariana Sime, Lucas Encarnação, Teodiano Bastos-Filho (Federal University of Espirito Santo (UFES), Vitoria, Brazil), para Sensors (Vol 19, núm 4, p. 859, 2019), una revista que divulga artículos relacionados con la ciencia y la tecnología de los sensores. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
- Video:Webinar: Ética e Inteligencia Artificial, algoritmos más equitativos y justos (José Carlos Baquero)
- Fuente:GMV
