Navegando por Assunto "Mãos"

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Detecção de mãos através da combinação de técnicas de detecção de tom de pele e movimento para background complexo
(2018-08-18) Sá, Vinícius Cavalcanti Nogueira de; Macário Filho, Valmir; http://lattes.cnpq.br/4346898674852080; http://lattes.cnpq.br/1197232523837982
A tecnologia tem como função social facilitar a vida de seus usuários. Com a evolução da mesma, e com o surgimento da globalização, o acesso à informação e a comunicação como um todo se tornaram muito mais disponíveis para população em geral. Ainda assim, grupos com necessidades especiais sofrem com a defasagem de produtos e sistemas que possam atender as suas necessidades. Este trabalho fará uso de tecnologias pré-existentes que possam ser usadas de modo a facilitar a vida desses usuários, mais especificamente surdos. Vivemos em um mundo onde nos deparamos com uma imensidão de dispositivos com câmeras, ou de equipamentos que podem ser conectados a uma. A visão computacional se torna muito importante ou senão essencial a partir dessa realidade. Diversas áreas utilizam imagens para automatizar ou auxiliar as suas atividades dentro de seus segmentos, sendo eles voltados para o entretenimento, indústria ou outros. Sendo assim, é possível perceber a importância do processamento de imagens como solução de problemas em áreas diversas. Neste trabalho foi utilizado o processamento de imagem para elaborar uma possível solução na área de reconhecimento de mãos. A utilização da mão como uma maneira de comunicação é evidente. Podemos vê-la como uma personagem principal não somente na comunicação cotidiana através de gestos, como também podemos utiliza-la no controle de interfaces computacionais, no auxílio na imersão em realidade virtual, na manipulação de objetos virtuais em uma realidade aumentada. Também podemos vê-la como facilitadora na acessibilidade a partir da comunicação por sinais, sendo este último exemplo o ponto chave deste trabalho, que visa facilitar a comunicação entre surdos e possíveis usuários interessados na língua de sinais através de uma nova abordagem. O reconhecimento de mão foi realizado por meio de uma abordagem híbrida envolvendo segmentação por tons de pele e movimento, esta abordagem foi escolhida para contornar as dificuldades que cada tipo de segmentação traz. A melhor taxa de acerto que tivemos com esta abordagem 76,4% em ambientes internos e 45,15% em ambientes externos.