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Diseñan un software que reconoce señas de manos
Tue, Oct 14th 2008, 22:10
Temas: software accesibilidad santa fe argentina
Un grupo de estudiantes de la UNL desarrolló un modelo de identificación automática de gestos manuales a través de una webcam. Es un sistema de bajo costo que podría servir, entre otras cosas, para la transmisión por computadora de la lengua de señales usada por personas con discapacidades auditivas.
Estudiantes de ingeniería en informática de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (Fich) de la Universidad Nacional del Litoral (UNL) lograron que una computadora reconozca las señas hechas por una mano frente a una cámara web, con una eficacia superior al 87 %. Se trata de un sistema que utiliza elementos de bajo costo -como una webcam de resolución media de las que existen en cualquier hogar y una computadora-, prescindiendo de otro tipo de dispositivos más sofisticados. El sistema podría llegar a usarse como control remoto o en otros tipos de interfaces humano-computadora.
“Habíamos notado que existían otros trabajos sobre el tema, pero que tenían muchas restricciones, como por ejemplo la necesidad de que la mano tenga un guante para ser identificada. Nosotros buscábamos una aplicación adaptada a situaciones cotidianas, darle instrucciones a la computadora en un ambiente natural, con luz común, evitando las condiciones de laboratorio o cámaras de alta resolución”, afirmó Juan Pablo Hernández Vogt, uno de los autores del modelo. Junto a él trabajaron Pablo Novara y Javier Godoy, todos estudiantes de la Fich.
Los futuros profesionales reconocieron que “si bien se trata de un desarrollo sencillo, la importancia radica en las aplicaciones potenciales: con algunas modificaciones se podría llegar a realizar un software de reconocimiento de lenguaje de señas para personas con discapacidades auditivas, o controlar toda una presentación audiovisual a distancia, prescindiendo del teclado y el mouse”.
¿Cómo funciona?
El proceso consta de varias etapas que comienza con la adquisición o captura de la imagen. El paso siguiente es lograr “recortar” la mano del fondo y otros elementos, como el brazo. Una vez extraída la silueta, el modelo la compara con un conjunto de patrones correspondientes a cada seña a reconocer. Esto implica que el usuario debería entrenar al sistema para que aprenda las características de cada una de ellas.
Los gestos reconocidos pueden ser empleados como entrada en el control de equipamiento o ser traducidos a otra forma de información. Esto es posible porque el proceso ocurre en tiempo real.
Sobre el trabajo
El principal problema que los estudiantes debieron sortear fue las deficientes características de las imágenes producto de la poca resolución de la webcam. Para ello diferenciaron el “ruido” proveniente de los problemas técnicos y se ocuparon de la silueta de la mano en sí.
“Comenzamos logrando que la computadora interpretara tres señas, para luego reconocer 14. Esa cantidad nos pareció suficiente, aunque podríamos haber inventado muchas más”, destacó Godoy.
Para los ensayos del sistema se conformó una base de 126 imágenes (realizaciones de 14 señas distintas) con una cámara web estándar, bajo condiciones de iluminación natural. “Al capturar las imágenes buscamos que la persona realice las señas con la mayor naturalidad posible, es decir, sin condicionamientos”, explicaron los estudiantes.
El porcentaje de reconocimiento logrado fue en promedio del 87 %, y del 100 % en el mejor caso. El método propuesto logra, además, una aproximación a la aplicación del sistema en tiempo real suficientemente aceptable como para ser considerada un buen punto de partida para trabajos futuros.
Estudiantes de ingeniería en informática de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (Fich) de la Universidad Nacional del Litoral (UNL) lograron que una computadora reconozca las señas hechas por una mano frente a una cámara web, con una eficacia superior al 87 %. Se trata de un sistema que utiliza elementos de bajo costo -como una webcam de resolución media de las que existen en cualquier hogar y una computadora-, prescindiendo de otro tipo de dispositivos más sofisticados. El sistema podría llegar a usarse como control remoto o en otros tipos de interfaces humano-computadora.
“Habíamos notado que existían otros trabajos sobre el tema, pero que tenían muchas restricciones, como por ejemplo la necesidad de que la mano tenga un guante para ser identificada. Nosotros buscábamos una aplicación adaptada a situaciones cotidianas, darle instrucciones a la computadora en un ambiente natural, con luz común, evitando las condiciones de laboratorio o cámaras de alta resolución”, afirmó Juan Pablo Hernández Vogt, uno de los autores del modelo. Junto a él trabajaron Pablo Novara y Javier Godoy, todos estudiantes de la Fich.
Los futuros profesionales reconocieron que “si bien se trata de un desarrollo sencillo, la importancia radica en las aplicaciones potenciales: con algunas modificaciones se podría llegar a realizar un software de reconocimiento de lenguaje de señas para personas con discapacidades auditivas, o controlar toda una presentación audiovisual a distancia, prescindiendo del teclado y el mouse”.
¿Cómo funciona?
El proceso consta de varias etapas que comienza con la adquisición o captura de la imagen. El paso siguiente es lograr “recortar” la mano del fondo y otros elementos, como el brazo. Una vez extraída la silueta, el modelo la compara con un conjunto de patrones correspondientes a cada seña a reconocer. Esto implica que el usuario debería entrenar al sistema para que aprenda las características de cada una de ellas.
Los gestos reconocidos pueden ser empleados como entrada en el control de equipamiento o ser traducidos a otra forma de información. Esto es posible porque el proceso ocurre en tiempo real.
Sobre el trabajo
El principal problema que los estudiantes debieron sortear fue las deficientes características de las imágenes producto de la poca resolución de la webcam. Para ello diferenciaron el “ruido” proveniente de los problemas técnicos y se ocuparon de la silueta de la mano en sí.
“Comenzamos logrando que la computadora interpretara tres señas, para luego reconocer 14. Esa cantidad nos pareció suficiente, aunque podríamos haber inventado muchas más”, destacó Godoy.
Para los ensayos del sistema se conformó una base de 126 imágenes (realizaciones de 14 señas distintas) con una cámara web estándar, bajo condiciones de iluminación natural. “Al capturar las imágenes buscamos que la persona realice las señas con la mayor naturalidad posible, es decir, sin condicionamientos”, explicaron los estudiantes.
El porcentaje de reconocimiento logrado fue en promedio del 87 %, y del 100 % en el mejor caso. El método propuesto logra, además, una aproximación a la aplicación del sistema en tiempo real suficientemente aceptable como para ser considerada un buen punto de partida para trabajos futuros.