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@phdthesis{Torres2009,
abstract = {El objetivo principal de este trabajo es contribuir con t{\'{e}}cnicas y estrategias al problema del reconocimiento gestual mediante visi{\'{o}}n por computador, {\'{E}}ste es un problema extremadamente complejo de resolver en toda su generalidad, representando esta memoria un paso m{\'{a}}s hacia ese objetivo final, en la citada l{\'{i}}nea de investigaci{\'{o}}n. Por ello, hay que entenderla como una foto que refleja el estado del trabajo realizado en un momento puntual de un camino mucho m{\'{a}}s largo y dif{\'{i}}cil. El estudio se ha centrado particularmente en la identificaci{\'{o}}n de la postura de la mano. Este problema ha sido elegido por su complejidad y por la importancia y aplicabilidad inmediata de su soluci{\'{o}}n para el desarrollo de interfaces hombre-m{\'{a}}quina. A pesar de ello, hay que destacar que las t{\'{e}}cnicas desarrolladas en este trabajo son totalmente generales (con la excepci{\'{o}}n de una parte dedicada espec{\'{i}}ficamente al modelado de la mano) siendo aplicables a la reconstrucci{\'{o}}n 3D a partir de im{\'{a}}genes de cualquier tipo de objetos, tanto articulados como deformables. Como primera aproximaci{\'{o}}n, se analiz{\'{o}} la familia de t{\'{e}}cnicas de reconstrucci{\'{o}}n 3D m{\'{a}}s prometedora, los m{\'{e}}todos de factorizaci{\'{o}}n. Estos m{\'{e}}todos recuperan la forma y el movimiento a partir de caracter{\'{i}}sticas identificadas a lo largo de una secuencia de im{\'{a}}genes. Entre ellos existe un gran n{\'{u}}mero de versiones adaptadas para funcionar con diferentes tipos de objetos, siendo un campo de investigaci{\'{o}}n en expansi{\'{o}}n en los {\'{u}}ltimos a{\~{n}}os. Para su an{\'{a}}lisis, se elabor{\'{o}} un sistema de seguimiento de caracter{\'{i}}sticas en tiempo real con el objetivo de proporcionar los datos que necesitan estos algoritmos. La creaci{\'{o}}n de un modelo foto-realista cinem{\'{a}}tico de la mano fue otro de los objetivos. Las restricciones en las posturas de la mano humana fueron incorporadas al modelo, reflejando la realidad anat{\'{o}}mica. Ese modelo simplifica el montaje experimental necesario y posibilita incorporar la dependencia entre los par{\'{a}}metros de la postura y la apariencia de la mano, sin necesidad de engorrosos y caros sistemas de sensores por hardware. Los m{\'{e}}todos basados en kernel proyectan los datos de un espacio de entrada en otro espacio de mayor dimensi{\'{o}}n, a trav{\'{e}}s de una transformaci{\'{o}}n no lineal. La idea es que esta transformaci{\'{o}}n haga que las relaciones entre las observaciones sean lineales en el nuevo espacio, aunque en el espacio de entrada no lo fuesen. Estos m{\'{e}}todos se proponen como posible soluci{\'{o}}n para el problema del reconocimiento gestual debido a las siguientes propiedades: mapean los datos en nuevos espacios donde se destacan las caracter{\'{i}}sticas deseables para la discriminaci{\'{o}}n de diferentes posturas, permiten (en algunos casos) reducir la dimensi{\'{o}}n del problema original y son robustos a perturbaciones como oclusiones y ruido. La forma de aplicar estos m{\'{e}}todos al reconocimiento gestual es o bien buscando identificar configuraciones de puntos similares en el nuevo espacio o comparando directamente los subespacios generados por cada conjunto de ejemplos similares. Para ello, se considera la totalidad del conjunto de puntos de una mano en una imagen o se caracteriza independientemente cada segmento r{\'{i}}gido que la compone.},
author = {{Torres}, Jes{\'{u}}s},
file = {:home/jesus/.local/share/data/Mendeley Ltd./Mendeley Desktop/Downloaded/Torres Jorge - 2009 - Reconocimiento gestual mediante t{\'{e}}cnicas avanzadas de visi{\'{o}}n por computador.pdf:pdf},
month = {oct},
pages = {204},
publisher = {Universidad de La Laguna},
school = {Universidad de La Laguna},
title = {{Reconocimiento gestual mediante t{\'{e}}cnicas avanzadas de visi{\'{o}}n por computador}},
year = {2009}
}