Framework para desarrollar aplicaciones móviles con reconocimiento de gestos

Autores
Mangeruga, Jorge Andrés
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Soria, Álvaro
Ibañez, Rodrigo Sebastian
Descripción
El avance tecnológico ha permitido embeber en los dispositivos móviles una amplia variedad de interfaces naturales, impulsando la investigación en el campo del reconocimiento de gestos en los recientes años. Un ejemplo evidente son los sensores como el acelerómetro o el giroscopio, incluidos en los más comunes dispositivos móviles actuales. También se encuentra muy avanzado el desarrollo de dispositivos móviles que incorporan cámaras de profundidad semejantes a Kinect de Microsoft. En todos los casos, es posible interpretar la información que provee la interfaz para extraer lo relativo al movimiento de una persona. Contar con esa información, permite imaginar su uso en diversos tipos de aplicaciones, por ejemplo, para posibilitar el manejo de dispositivos móviles a personas con alguna discapacidad, para recuperación motriz o simplemente juegos. Sin embargo, no existen herramientas que engloben el problema completo de reconocimiento de gestos en dispositivos móviles. Esto provoca que implementar aplicaciones de interfaz natural involucre la propia creación de mecanismos de reconocimiento por parte de los desarrolladores. Partiendo de esta problemática mencionada, en esta tesis se presenta a DronGR como un framework para que el reconocimiento de gestos pueda ser integrado en aplicaciones de terceros. DronGR toma como entrada los datos del ambiente capturados por alguna de las interfaces naturales provistas en dispositivos móviles y da soporte tanto a la administración de gestos como al reconocimiento de los mismos. En relación a este último punto, se implementaron cuatro técnicas para el reconocimiento de gestos: Alineamiento Temporal Dinámico, Modelos Ocultos de Márkov, Análisis de Procrustes y String Matching, con el fin de evaluar la factibilidad de un rendimiento aceptable para el reconocimiento de gestos en el contexto de los dispositivos móviles. La importancia de lograr avances en la problemática de esta tesis radica en que los recursos disponibles en este tipo de dispositivos son, en la mayoría de los casos, más limitados que las computadoras tradicionales.
Fil: Mangeruga, Jorge Andrés. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Soria, Álvaro. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Ibañez, Rodrigo Sebastian. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina
Materia
Desarrollo del software
Microsoft
Dispositivos móviles
Lenguajes de programación
Sensores
Reconocimiento de gestos
DronGR
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
RIDAA (UNICEN)
Institución
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
OAI Identificador
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