Reconocimiento de gestos de mano basado en cámara de profundidad y sus aplicaciones en la Interacción Hombre-Máquina

De varias Interacciones Hombre-Máquina (HCI), la HCI basada en gestos de mano podría ser la forma más natural e intuitiva de comunicarse entre personas y máquinas, ya que imita de cerca cómo los humanos interactúan entre sí. Su intuitividad y naturalidad han dado lugar a muchas aplicaciones en la exploración de datos grandes y complejos, juegos de computadora, realidad virtual, atención médica, etc. Aunque el mercado para HCI basada en gestos de mano es enorme, construir un sistema robusto de reconocimiento de gestos de mano sigue siendo un problema desafiante para los enfoques tradicionales basados en visión, que están limitados por la calidad de la entrada de los sensores ópticos. Se propuso una nueva métrica de distancia de disimilitud para el reconocimiento de gestos de mano utilizando el sensor Kinect, llamada Distancia del Transportador de Tierra de Dedos (FEMD). En este artículo, comparamos el rendimiento en términos de velocidad y precisión entre FEMD y el algoritmo de coincidencia de forma basado en correspondencias tradicionales, Contexto de Forma. Luego introducimos varias aplicaciones de HCI construidas sobre un sistema de reconocimiento de gestos de mano preciso y robusto basado en FEMD. Este sistema de reconocimiento de gestos de mano funciona de manera robusta a pesar de las variaciones en la orientación de la mano, la escala o la articulación. Además, funciona bien en entornos no controlados con agrupaciones de fondo. Demostramos que este sistema de reconocimiento de gestos de mano robusto puede ser un habilitador clave para numerosos sistemas de HCI basados en gestos de mano.