Evaluación de entornos de desarrollo para la cámara de profundidad DS325 de SoftKinetic para aplicaciones de interfaces hombre-máquina y prototipado de un sistema de reconocimiento gestual basado en redes neuronales

Bell Navas, Andrés (2015). Evaluación de entornos de desarrollo para la cámara de profundidad DS325 de SoftKinetic para aplicaciones de interfaces hombre-máquina y prototipado de un sistema de reconocimiento gestual basado en redes neuronales. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Telecomunicación (UPM), Madrid.

Descripción

Título: Evaluación de entornos de desarrollo para la cámara de profundidad DS325 de SoftKinetic para aplicaciones de interfaces hombre-máquina y prototipado de un sistema de reconocimiento gestual basado en redes neuronales
Autor/es:
  • Bell Navas, Andrés
Director/es:
  • Blanco Adán, Carlos Roberto del
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Fecha: Abril 2015
Materias:
Palabras Clave Informales: DepthSense 325, entornos de desarrollo, Perceptual Computing, RealSense, DepthSense, iisu, reconocimiento de gestos de manos, redes neuronales
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

En este Trabajo Fin de Grado se ha realizado primero un informe técnico de la cámara de profundidad de la empresa SoftKinetic DepthSense 325 y de cuatro entornos de desarrollo que tiene como objetivo el uso de dicha cámara para el desarrollo de interfaces hombre-máquina: Perceptual Computing, RealSense, DepthSense e iisu. Posteriormente, tras la evaluación de los entornos de desarrollo y selección del más adecuado para el objetivo, se ha desarrollado un prototipo de un sistema de reconocimiento visual de gestos de manos. La principal contribución a dicho sistema es el uso de redes neuronales para la clasificación de patrones espacio-temporales que representan los gestos a reconocer. Para el entrenamiento de las redes neuronales, se han probado varias configuraciones y los métodos de optimización basados en Gradiente Conjugado y el Gradiente Conjugado Escalado, eficaces para grandes cantidades de información. El sistema propuesto basado en redes neuronales se ha comparado con las populares Máquinas Vectores Soporte, obteniéndose resultados equiparables en términos de reconocimiento de gestos

Más información

ID de Registro: 37292
Identificador DC: http://oa.upm.es/37292/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:37292
Depositado por: Biblioteca ETSI Telecomunicación
Depositado el: 01 Sep 2015 11:31
Ultima Modificación: 01 Sep 2015 11:31
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