Modelo bio-inspirado para el reconocimiento de gestos usando primitivas de movimiento en visión artificial

Abstract

Se aborda el problema del reconocimiento de gestos usando la información de movimiento con el fin de obtener un modelo bio-inspirado para en el futuro ser utilizado en la programación de robots, usando el paradigma del aprendizaje por imitación. En este trabajo se utiliza una cámara web para capturar las imágenes utilizadas como base para la extracción de las primitivas del movimiento, que contienen información usada para la percepción del mundo tanto por personas como por animales. Para la programación de tobots por imitación se ha identificado como primera fase el reconocimiento de gestos, en el cual es necesario resolver tres aspectos principales: la representación instantánea del movimiento, la integración en el tiempo de dicha información y la estrategia de clasificación. Estos aspectos serán tratados a lo largo de este trabajo y en contraste con otros, la extracción del movimiento y su codificación está inspirada en el procesamiento del movimiento realizado en el cerebro de macacos. El modelo obtenido fue aplicado al reconocimiento de cuatro tipos de gestos realizados con la mano por diferentes personas. El porcentaje de aciertos en el reconocimiento de gestos fue de 88.57% usando una estrategia de clasificación con baja carga computacional.