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Esta tese aborda o problema de entender videos digitais algoritmicamente aplicado ao design de sistemas de Interação Homem-Computador (HCI do Inglês: Human-Computer Interaction) baseados na postura e movimento da mão. Tais sistemas são frequentemente referidos como um tipo de Interface Perceptual com o usuário (PUI do Inglês: Perceptual User Interface), que é uma interface que habilita o computador a detectar e reconhecer ações dos usuários de forma ativa. Acredita-se que PUI é um paradigma que irá suplementar o padrão atual, as Interfaces Gráficas com o Usuário (GUI do Inglês: Graphical User Interfaces), que são baseadas em mouses e teclados para entrada do usuário. A principal motivação da pesquisa feita em HCI por gestos manuais é habilitar as pessoas a interagir de uma forma mais natural com dispositivos computacionais, por exemplo, ao permitir que usuários manipulem programas, arquivos e pastas de computador de uma forma similar ao manuseio de objetos físicos familiares. Neste trabalho é proposto um ferramental para rastreamento da mão --posição e rotação no plano-- assim como para reconhecimento de postura da mão a partir dos contornos da mão. Uma nova abordagem de processamento de pixels baseada em aprendizagem de máquina forma o bloco fundamental para um método level set de extração de contornos, tão bem como para um módulo de mensuração do rastreador, que é formulado como um problema de filtragem em espaço de estados onde a dinâmica do sistema é modelada com sistemas lineares com saltos markovianos. Baixas taxas de erro de classificação de postura são alcançadas com o uso de um descritor de formas baseados em medidas invariantes de momentos bidimensionais. |
