Reconocedor de poses y acciones con manos mediante cámara Kinect

Ramón Domínguez, Javier (2018). Reconocedor de poses y acciones con manos mediante cámara Kinect. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Reconocedor de poses y acciones con manos mediante cámara Kinect
Author/s:
  • Ramón Domínguez, Javier
Contributor/s:
  • Lope Asiaín, Javier de
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Inteligencia Artificial
Date: 2018
Subjects:
Freetext Keywords: Etología; Kinect; Reconocimiento de imágenes; Imagen de profundidad y segmentación por color de piel; Ethology; Image recognition; Depth image processing and skin color segmentation.
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El presente Trabajo Fin de Máster (TFM) plantea la investigación y el desarrollo de una herramienta en el ámbito del reconocimiento de imágenes, más concretamente, en el reconocimiento de poses y acciones realizadas con las manos. Con la ayuda de dicho estudio y a partir de los resultados obtenidos en este trabajo, se pueda realizar un estudio de las acciones que se realizan con las manos. Para comenzar, se realizará una fundamentación teórica que servirá de apoyo a la hora de situar y centrar el objeto de estudio del trabajo. A continuación, se describirá el trabajo propuesto para el reconocimiento de poses y acciones con las manos. Para terminar, se presentarán los resultados más relevantes que se obtienen de esta investigación y las conclusiones que se extraen de dichos resultados, así como también una serie de recomendaciones y futuras mejoras que podrían establecerse.---ABSTRACT---This Master's Thesis proposes a main investigation objective. The research aims to investigate and develop a tool in relation with image recognition, that can recognize hand poses and actions, so that, based on the study and the obtained results, a study of actions that human performs with their hands. To begin with, a theoretical framework, which will be supported later, will be made. Thereby, we will be able to set and center the studied of this work. Then, we describe the proposed system for the hand poses and actions recognition. Finally, we show the most important results that we obtain and the main conclusions. We can see some recommendations and future improvements that we could set up.

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Item ID: 54490
DC Identifier: http://oa.upm.es/54490/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:54490
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 01 Apr 2019 08:23
Last Modified: 01 Apr 2019 08:23
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