Reconhecimento de gestos estáticos de mãos utilizando a rede neural Neocognitron e a Multi-Layer Perceptron

• Processo: 08/01410-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2008
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2009
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Ednaldo Brigante Pizzolato
• Beneficiário: Mauro dos Santos Anjo
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Redes neurais (computação) Reconhecimento de imagem Gestos Língua Brasileira de Sinais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Reconhecimento de gestos | Redes neurais | Neural Networks

Resumo

Este projeto tem como objetivo analisar e comparar dois modelos de redes neurais: Neocognitron e Multi-layer Perceptron (MLP) na tarefa de reconhecimento de gestos estáticos (posturas da mão). Faz parte, também, do escopo do projeto encontrar formas de maximizar a porcentagem de reconhecimento e minimizar a porcentagem de falsos positivos. Pretende-se utilizar nos testes gestos estáticos do alfabeto da linguagem dos surdos-mudos, a Libra. Para tanto, será criado um banco de fotos com diversas variações de cor da pele, tamanhos, iluminação, fundo e posicionamento dos gestos. Será avaliada também a possibilidade de reconhecimento em tempo real através de frames captados por uma webcam, o que contribuiria para a construção de uma ferramenta de reconhecimentos de gestos em interfaces multi-modais.