Segmentación de manos basada en redes neuronales : su uso en un sistema embebido para control de TV

By: Contributor(s): Material type: TextTextDescription: 110 p. : il. col. + 1 CD-ROMSubject(s):
Contents:
1 Reconocimiento de Gestos -- 1.1 Introducción -- 1.2 Qué son los gestos -- 1.3 Clasificación de los Gestos -- 1.3.1 Clasificación de Efrón -- 1.3.2 Clasificación de Kendon -- 1.3.3 Clasificación de Mc Neill -- 1.4 Clasificaciones más recientes -- 1.4.1 Wexelblat -- 1.4.2 Karam -- 1.5 Taxonomía de los gestos -- 1.6 Clasificación de gestos en HCI -- 1.6.1 Clasificación para su reconocimiento -- 1.6.2 Interfaces Touchless -- 1.6.3 Dispositivos de entrada -- 1.6.4 Algoritmos -- 1.7 Conclusión -- 2 Visión computacional -- 2.1 Introducción -- 2.2 Conceptos básicos -- 2.3 Imágenes digitales -- 2.3.1 RGB -- 2.3.2 Matiz, Saturación, Intensidad -- 2.3.3 Tonalidad, Saturación, Luminosidad, TSL (Tint, Saturation, Lightness) -- 2.3.4 YCbCr -- 2.3.5 CIE-Lab -- 2.3.6 Comparación de los sistemas de color -- 2.4 Procesamiento de Imágenes -- 2.4.1 Filtros de dominio de frecuencia -- 2.4.2 Filtros Espaciales -- 2.4.3 Morfología de la Imagen -- 2.4.4 Ruidos -- 2.5 Segmentación de objetos -- 2.5.1 Descriptores -- 2.6 Conclusión -- 3 Segmentación de Manos -- 3.1 Introducción -- 3.2 Comunicación hombre-maquina -- 3.3 Productos utilizados para reconocer gestos -- 3.3.1 Kinect- Microsoft -- 3.3.2 RealSense- Intel -- 3.3.3 Leap-Motion -- 3.4 Experiencias en segmentación de manos -- 3.4.1 Marcadores -- 3.4.2 Clasificación para lenguaje de señas -- 3.4.3 Reconocimiento del alfabeto -- 3.5 Conclusión -- 4 Redes Neuronales -- 4.1 Introducción . -- 4.2 Redes neuronales biológicas -- 4.2.1 Redes neuronales artificiales -- 4.2.2 Perceptrón -- 4.2.3 Redes Feedforward -- 4.3 Red neuronal Energía Coulombica Restringida (RCE) -- 4.3.1 Arquitectura -- 4.3.2 Entrenamiento de la red -- 4.3.3 Clasificación -- 4.4 Limitaciones -- 4.5 Conclusión -- 5 Aplicación en control de TV -- 5.1 Introducción -- 5.2 Parte Uno - Hardware -- 5.2.1 Análisis de posibles soluciones -- 5.2.2 Integración -- 5.2.3 Construcción del prototipo -- 5.3 Parte dos - Software -- 5.4 Software para Reconocimiento de Gestos -- 5.4.1 Adquisición -- 5.4.2 Segmentación -- 5.4.3 Extracción de características -- 5.4.4 Detección del gesto -- 5.4.5 Ejecución de Acción -- 5.5 Pruebas/Resultados -- 5.5.1 Sistemas de Color y Red Neuronal RCE -- 5.5.2 Reconocimiento de Gestos -- 5.6 Conclusión -- 6 Conclusiones y trabajos futuros -- 6.1 Conclusiones generales -- 6.2 Líneas de trabajo futuras -- A Anexo A - Protocolo de Control Remoto Infrarrojo -- Bibliografía
Dissertation note: Tesina (Licenciatura en Sistemas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2017.
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Tesina (Licenciatura en Sistemas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2017.

1 Reconocimiento de Gestos -- 1.1 Introducción -- 1.2 Qué son los gestos -- 1.3 Clasificación de los Gestos -- 1.3.1 Clasificación de Efrón -- 1.3.2 Clasificación de Kendon -- 1.3.3 Clasificación de Mc Neill -- 1.4 Clasificaciones más recientes -- 1.4.1 Wexelblat -- 1.4.2 Karam -- 1.5 Taxonomía de los gestos -- 1.6 Clasificación de gestos en HCI -- 1.6.1 Clasificación para su reconocimiento -- 1.6.2 Interfaces Touchless -- 1.6.3 Dispositivos de entrada -- 1.6.4 Algoritmos -- 1.7 Conclusión -- 2 Visión computacional -- 2.1 Introducción -- 2.2 Conceptos básicos -- 2.3 Imágenes digitales -- 2.3.1 RGB -- 2.3.2 Matiz, Saturación, Intensidad -- 2.3.3 Tonalidad, Saturación, Luminosidad, TSL (Tint, Saturation, Lightness) -- 2.3.4 YCbCr -- 2.3.5 CIE-Lab -- 2.3.6 Comparación de los sistemas de color -- 2.4 Procesamiento de Imágenes -- 2.4.1 Filtros de dominio de frecuencia -- 2.4.2 Filtros Espaciales -- 2.4.3 Morfología de la Imagen -- 2.4.4 Ruidos -- 2.5 Segmentación de objetos -- 2.5.1 Descriptores -- 2.6 Conclusión -- 3 Segmentación de Manos -- 3.1 Introducción -- 3.2 Comunicación hombre-maquina -- 3.3 Productos utilizados para reconocer gestos -- 3.3.1 Kinect- Microsoft -- 3.3.2 RealSense- Intel -- 3.3.3 Leap-Motion -- 3.4 Experiencias en segmentación de manos -- 3.4.1 Marcadores -- 3.4.2 Clasificación para lenguaje de señas -- 3.4.3 Reconocimiento del alfabeto -- 3.5 Conclusión -- 4 Redes Neuronales -- 4.1 Introducción . -- 4.2 Redes neuronales biológicas -- 4.2.1 Redes neuronales artificiales -- 4.2.2 Perceptrón -- 4.2.3 Redes Feedforward -- 4.3 Red neuronal Energía Coulombica Restringida (RCE) -- 4.3.1 Arquitectura -- 4.3.2 Entrenamiento de la red -- 4.3.3 Clasificación -- 4.4 Limitaciones -- 4.5 Conclusión -- 5 Aplicación en control de TV -- 5.1 Introducción -- 5.2 Parte Uno - Hardware -- 5.2.1 Análisis de posibles soluciones -- 5.2.2 Integración -- 5.2.3 Construcción del prototipo -- 5.3 Parte dos - Software -- 5.4 Software para Reconocimiento de Gestos -- 5.4.1 Adquisición -- 5.4.2 Segmentación -- 5.4.3 Extracción de características -- 5.4.4 Detección del gesto -- 5.4.5 Ejecución de Acción -- 5.5 Pruebas/Resultados -- 5.5.1 Sistemas de Color y Red Neuronal RCE -- 5.5.2 Reconocimiento de Gestos -- 5.6 Conclusión -- 6 Conclusiones y trabajos futuros -- 6.1 Conclusiones generales -- 6.2 Líneas de trabajo futuras -- A Anexo A - Protocolo de Control Remoto Infrarrojo -- Bibliografía

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