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| Acadêmico(a): Rodrigo Bambineti |
| Título: Ferramenta de reconhecimento de gestos da mão |
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| Conclusão: |
| Com o intuito de auxiliar librianos a comunicar-se com as pessoas que não dominam LIBRAS, conseguiu-se desenvolver uma ferramenta que possibilite essa comunicação em futuras implementações. O uso de imagens é ainda uma maneira simples de realizar esse reconhecimento, sendo necessário evoluir a ferramenta ao ponto em que uma câmera digital possa ser usada. A implementação da ferramenta contempla o processamento de imagem digital de uma maneira acurada. O passo inicial de binarização é fundamental para se obter a imagem da mão em boas condições, evitando que ruídos sejam acoplados a esta imagem. As operações morfológicas auxiliar no “embelezamento” da imagem, reduzindo os ruídos, buracos e removendo pontas indesejáveis. A obtenção da região da mão possibilita focar os esforços computacionais no objeto de interesse (mão), desprezando possíveis ruídos e outros objetos contidos na imagem. O histograma de orientação é utilizado como filtro de ângulos, proporcionando que a etapa seguinte seja realizada de forma otimizada. A esqueletização fora a implementação mais interessante na percepção visual, apesar de ser razoavelmente simples de se construir, a disponibilidade de literatura auxiliaria na obtenção de resultados ainda melhores. O treinamento de imagens cria um banco de amostras a partir de imagens de gestos da mão, possibilitando o reconhecimento dos mesmos. O reconhecimento da imagem se dá pelo cálculo sobre as amostras treinadas com uma adaptação da distância de Baddeley, onde a menor diferença encontrada resulta no gesto reconhecido. Durante o desenvolvimento da ferramenta duas fases distintas puderam ser construídas, o processamento de imagem e o reconhecimento de gestos. Apesar da distinção das fases existe a dependência em nível de código e em resultado, pois a qualidade do processamento da imagem implica diretamente na eficácia do reconhecimento dos gestos. Dentre os principais fatores analisados durante os testes, constatou-se que a iluminação se mostrou impactante, podendo alterar significativamente a fase de reconhecimento. A qualidade da imagem possui impacto mínimo, uma vez que toda fase de testes recebera imagens em resolução baixa de 320x240 pixels. Em contra partida imagens com tamanhos superiores consumiriam recurso computacionais exorbitantes, impossibilitando que o reconhecimento seja realizado em tempo real. |
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