Investigadores desarrollan nuevo algoritmo de reconocimiento de gestos con las manos

Un equipo de investigadores dirigido por Zhiyi Yu de la Universidad Sun Yat-sen ha desarrollado un nuevo algoritmo de reconocimiento de gestos con las manos que es complejo, preciso y aplicable. 

Los gestos con las manos se adoptan cada vez más para las interacciones entre humanos y computadoras, y los avances recientes en los sistemas de cámaras, el análisis de imágenes y el aprendizaje automático han mejorado enormemente el reconocimiento de gestos óptico. Dicho esto, los métodos actuales enfrentan muchos desafíos debido a limitaciones en la alta complejidad computacional, baja velocidad, poca precisión y poca cantidad de gestos reconocibles. 

El nuevo algoritmo desarrollado por el equipo intenta superar estas limitaciones, y se detalló en un artículo publicado en el Revista de imágenes electrónicas. Uno de los principales objetivos del equipo era crear un algoritmo que no solo supere estos desafíos, sino que también se pueda aplicar fácilmente en dispositivos de nivel de consumidor.

Adaptabilidad a diferentes tipos de manos

Uno de los aspectos más impresionantes del algoritmo es su adaptabilidad a diferentes tipos de manos. Primero intenta clasificar el tipo de mano del usuario como delgada, normal o ancha. Lo hace en base a tres medidas que representan las relaciones entre el ancho de la palma, la longitud de la palma y la longitud de los dedos. 

Después de una clasificación exitosa, el proceso de reconocimiento de gestos con las manos compara el gesto de entrada con muestras almacenadas del mismo tipo de mano. 

“Los algoritmos simples tradicionales tienden a sufrir bajas tasas de reconocimiento porque no pueden hacer frente a diferentes tipos de manos. Al clasificar primero el gesto de entrada por tipo de mano y luego usar bibliotecas de muestra que coincidan con este tipo, podemos mejorar la tasa de reconocimiento general con un consumo de recursos casi insignificante”, dice Yu.

El paso de reconocimiento previo

El método del equipo también se basa en el uso de una "función de acceso directo" para realizar un paso de reconocimiento previo. El algoritmo de reconocimiento es capaz de identificar un gesto de entrada de nueve gestos posibles, pero lleva mucho tiempo comparar todas las características del gesto de entrada con las de las muestras almacenadas para todos los gestos posibles. 

Para superar esto, el paso de reconocimiento previo del algoritmo calcula una proporción del área de la mano para seleccionar los tres gestos más probables de los nueve posibles. Esto eleva el número de gestos candidatos a tres, y el gesto final se decide mediante una extracción de características más compleja y de alta precisión basada en "momentos invariantes de Hu".

“El paso de reconocimiento previo de gestos no solo reduce la cantidad de cálculos y recursos de hardware necesarios, sino que también mejora la velocidad de reconocimiento sin comprometer la precisión”, dice Yu. 

El algoritmo se probó en un procesador de PC comercial y una plataforma FPGA usando una cámara USB. El equipo pidió a 40 voluntarios que hicieran los nueve gestos con las manos varias veces, y se usaron 40 más para determinar la precisión del sistema.

El sistema demostró que podía reconocer gestos con las manos en tiempo real con una tasa de precisión de más del 93 %. Este fue el caso incluso cuando las imágenes de gestos de entrada se rotaron, tradujeron o escalaron. 

Los investigadores dicen que ahora buscarán enfocarse en mejorar el rendimiento del algoritmo bajo diferentes condiciones de iluminación, así como aumentar la cantidad de gestos posibles.