ISISTAN   23985
INSTITUTO SUPERIOR DE INGENIERIA DEL SOFTWARE
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Enfoque Liviano para Reconocimiento de Gestos Manuales Híbridos con Cámaras de Profundidad
Autor/es:
BERDUN, LUIS S.; SCHIAFFINO, SILVIA; ALONSO,DIEGO; ALFREDO TEYSEYRE
Lugar:
Mendoza
Reunión:
Congreso; 9º Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CoNaIISI 2021); 2021
Institución organizadora:
Red de Carreras de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (RIISIC)
Resumen:
Este trabajo propone un enfoque liviano para el reconocimiento de gestos manuales híbridos con cámaras de profundidad teniendo en cuenta la perspectiva de primera persona mediante técnicas de aprendizaje profundo. Particularmente, se propone una arquitectura de red convolucional densamente conectada con soporte multi-modal. Los experimentos realizados han mostrado resultados muy alentadores (alcanzando un 90% de precisión) indicando que la elección de este tipo de arquitectura permite obtener una gran eficiencia de parámetros así como también de tiempos de predicción.