Implementación y análisis de un detector de manos basado en visión artificial

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Lucía Cheung
Carlos Medina
Enviado: Jun 29, 2016
Publicado: Jun 29, 2016

Resumen

Este artículo documenta el desarrollo y análisis de un detector de manos en imágenes y vídeo basado en visión artificial. Se combinaron ideas y aportes de diversos autores, determinando que una implementación factible del detector de manos es utilizando clasificadores en cascada con “boosting”, junto con descriptores basados en gradientes, que capturan efectivamente las características de las manos. Para ello, se investigó e implementó cada una de las etapas involucradas en este detector, incluyendo la preparación de la base de datos de imágenes, el entrenamiento del sistema, utilizando algoritmos de aprendizaje automático y la implementación del algoritmo de detección. Se evalúan y comparan diferentes implementaciones con ligeras variaciones entre sí, para determinar aquella con mejor desempeño en términos de precisión y tiempo de procesamiento. Para mejorar este último parámetro, también se investigan aspectos relativos a la optimización del código utilizado en el detector.

Palabras clave

árboles de decisión con boosting, clasificadores en cascada, descriptores basados en gradientes, detección de manos, histogramas de gradientes orientados.

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Cómo citar
Cheung, L., & Medina, C. (2016). Implementación y análisis de un detector de manos basado en visión artificial. I+D Tecnológico, 9(1), 28-42. Recuperado a partir de https://revistas.utp.ac.pa/index.php/id-tecnologico/article/view/87
Biografía del autor/a

Lucía Cheung, Universidad Tecnológica de Panamá

Facultad de Ingeniería Eléctrica

Carlos Medina, Universidad Tecnológica de Panamá

Facultad de Ingeniería Eléctrica