Desarrollo de interfaces naturales gestuales con kinect

Abstract

Este trabajo busca analizar tres programas de detección de manos, cada uno utilizando un distinto método de captación: cascadas de Haar, método de detección de objetos que recorre la imagen en sectores cada vez más pequeños y busca en cada uno si aparecen ciertas características visuales relacionadas con el objeto que se haya entrenado para detectar; blobs por diferencia, lo que implica identificar y delimitar las porciones más brillantes u oscuras de la imagen en regiones de interés llamadas blobs; y modelos de red neuronal, una serie de capas de nodos o neuronas interconectadas que procesan una información y devuelven otra. La definición de un modelo se realiza mediante el entrenamiento de la red, proceso en el que se le muestran ejemplos de lo que se quiere que el modelo realice (por ejemplo, imágenes en las que haya o no manos) para que este identifique la serie de relaciones correctas. Con este fin se desarrolló una interfaz gestual para la solicitud de turnos, como las que se pueden encontrar en hospitales, que puede ser controlada mediante cualquiera de los tres programas analizados. De cada uno se describe detalladamente el proceso de implementación teniendo en cuenta la facilidad de configuración en cada caso y se realizaron pruebas del desempeño en diversas condiciones espaciales. A partir de esto, se busca que este trabajo sirva como material pedagógico introductorio de las posibilidades y limitaciones en cuanto las diferentes formas de desarrollar una interfaz gestual, de tal forma que todo el código mencionado en este trabajo está disponible en un repositorio de GitHub.