Reconhecimento de gestos estáticos utilizando redes neurais convolucionais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Pinto Júnior, Raimundo Farrapo
Orientador(a): Paula Júnior, Iális Cavalcante
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Processamento Digital de Imagens
Reconhecimento de Gestos
Redes Neurais Convolucionais
Link de acesso: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/53638
Resumo: PINTO JÚNIOR, R.F Reconhecimento de gestos estáticos utilizando redes neurais convolucionais. 50 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2019.
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The method uses image processing techniques, such as color segmentation, application of morphological filters and contour extractors and, for the extraction of characteristics and classification, the use of convolutional neural networks is adopted. The images used are obtained from two main image datasets with 24 ASL gestures. An own base built during the development of this work and another base already available in the literature. The results were obtained and compared with some evaluation metrics and proved to be promising for the classification of images of static gestures. These results are compared with other CNN architectures and another methods known from the literature.Os gestos humanos, além de complementarem a maneira como nos comunicamos e expressamos ideias, podem ser utilizados como ações específicas em um determinado meio de interação humano-máquina, como na manipulação de um computador diante de uma câmera. Para que esse processo funcione de modo satisfatório, é necessário seguir alguns passos, como capturar imagens, separar e definir os objetos de interesse, extrair informações relevantes e classificar dados conforme outros previamente conhecidos. Esta dissertação propõe um método de reconhecimento de gestos usando redes neurais convolucionais. O procedimento utiliza técnicas de processamento de imagens, como segmentação por cor, aplicação de filtros morfológicos e extratores de contornos e, para a extração de características e classificação, adotase o uso de redes neurais convolucionais. As imagens utilizadas para a obtenção dos resultados são provenientes de duas bases de imagens principais com 24 gestos ASL, uma base própria construída durante o desenvolvimento deste trabalho e outra base já conhecida na literatura. Os resultados foram obtidos e comparados com diversas métricas de avaliação e demonstraram-se como promissores para a classificação de imagens de gestos estáticos. Esses resultado são comparados com outros trabalhos e arquiteturas de CNN conhecidas da literatura.Processamento Digital de ImagensReconhecimento de GestosRedes Neurais ConvolucionaisReconhecimento de gestos estáticos utilizando redes neurais convolucionaisRecognition of static gestures using neural networks convolutionalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL2019_dis_rfpintojunior.pdf2019_dis_rfpintojunior.pdfPINTO JÚNIOR, R.F Reconhecimento de gestos estáticos utilizando redes neurais convolucionais. 50 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2019.application/pdf2061689http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/53638/1/2019_dis_rfpintojunior.pdf5fd4d9efdb0d1a77299c57bdbd6bc9faMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81978http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/53638/2/license.txt4247602db8c5bb0eb5b2dc93ccdf9494MD52riufc/536382020-08-25 10:01:02.829oai:repositorio.ufc.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2020-08-25T13:01:02Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
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