Reconhecimento de gestos em video digital usando modelos markovianos ocultos e multi-resolucao.

• Processo: 03/10066-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2004
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2006
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação
• Pesquisador responsável: Junior Barrera
• Beneficiário: Daniel André Vaquero
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Reconhecimento de padrões Vídeo digital
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Modelos Markovianos Ocultos | Piramides De Imagens | Reconhecimento De Gestos | Reconhecimento De Padroes | Video Digital

Resumo

Recentemente, muita atenção tem sido dedicada à pesquisa de formas de interação entre homem e máquina. Em particular, interfaces baseadas em visão computacional têm sido desenvolvidas. Nos sistemas com este tipo de interface, o reconhecimento dos gestos realizados pelo usuário pode ser uma das formas de se obter as ações deste, e então tomar alguma decisão. Este trabalho tem como objetivo o reconhecimento de gestos em vídeo digital. Serão desenvolvidos modelos matemáticos para a representação de gestos, que servirão como base para o projeto de classificadores de gestos. Entre os tópicos teóricos que farão parte de nossa pesquisa estão os modelos markovianos ocultos (Hidden Markov Models, ou HMMs) e o projeto de classificadores usando multi-resolução. As técnicas desenvolvidas serão testadas em um banco de gestos em vídeo digital que criaremos para analisar os resultados obtidos. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

VAQUERO, Daniel André. Projeto multirresolução de operadores morfológicos a partir de exemplos. 2006. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI) São Paulo.