Máquinas de Vetores Suporte e a Análise de Gestos: incorporando aspectos temporais

Autor(es)

Renata Cristina Barros Madeo

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Paulo.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH)
• Data de defesa: 2013-05-15

Membros da banca

Sarajane Marques Peres; João Luiz Bernardes Junior; Fernando José Von Zuben

• Orientador: Sarajane Marques Peres

Resumo

Recentemente, tem se percebido um interesse maior da área de computação pela pesquisa em análise de gestos. Parte dessas pesquisas visa dar suporte aos pesquisadores da área de \"estudos dos gestos\", que estuda o uso de partes do corpo para fins comunicativos. Pesquisadores dessa área analisam gestos a partir de transcrições de conversas ou discursos gravados em vídeo. Para a transcrição dos gestos, geralmente realiza-se a sua segmentação em unidades gestuais e fases. O presente trabalho tem por objetivo desenvolver estratégias para segmentação automatizada das unidades gestuais e das fases dos gestos contidos em um vídeo no contexto de contação de histórias, formulando o problema como uma tarefa de classificação supervisionada. As Máquinas de Vetores Suporte foram escolhidas como método de classificação, devido à sua capacidade de generalização e aos bons resultados obtidos para diversos problemas complexos. Máquinas de Vetores Suporte, porém, não consideram os aspectos temporais dos dados, características que são importantes na análise dos gestos. Por esse motivo, este trabalho investiga métodos de representação temporal e variações das Máquinas de Vetores Suporte que consideram raciocínio temporal. Vários experimentos foram executados neste contexto para segmentação de unidades gestuais. Os melhores resultados foram obtidos com Máquinas de Vetores Suporte tradicionais aplicadas a dados janelados. Além disso, três estratégias de classificação multiclasse foram aplicadas ao problema de segmentação das fases dos gestos. Os resultados indicam que um bom desempenho para a segmentação de gestos pode ser obtido ao realizar o treinamento da estratégia com um trecho inicial do vídeo para obter uma segmentação automatizada do restante do vídeo. Assim, os pesquisadores da área de \"estudos dos gestos\" poderiam segmentar manualmente apenas um trecho do vídeo, reduzindo o tempo necessário para realizar a análise dos gestos presentes em gravações longas. (AU)

• Processo FAPESP: 11/04608-8 - Algoritmos de aprendizado baseados em Kernel aplicados na análise de comportamento humano: explorando padrões dinâmicos
• Beneficiário: Renata Cristina Barros Madeo
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado