Detección de poses de las manos usando descriptores LBP - Torres Arboleda, Cristhian; Iregui Guerrero, Marcela (Revista de Investigaciones Universidad del Quindío, 2015)
El reconocimiento de gestos se ha presentado como una alternativa para la implementación de sistemas de interacción eficaces. Particularmente las aplicaciones basadas en visión artificial poseen ventajas en portabilidad frente a otras alternativas. Sin embargo, los algoritmos suelen requerir entrenamiento computacional intensivo, siendo difíciles de implementar en dispositivos móviles. En este artículo se realiza un estudio preliminar para la detección de poses de la mano usando un algoritmo basado en Patrones Binarios locales, más conocido por su sigla en inglés LBP (Local Binary Patterns). Para lo anterior, se presenta un modelo heurístico de división de la mano en regiones ponderadas diferencialmente, que permite la clasificación directa de los gestos usando una medida de similitud. Los pesos y la distribución de regiones se evaluaron de acuerdo a su precisión en la clasificación de cada pose de la mano. Estas pruebas se realizaron en un conjunto de imágenes, capturadas en condiciones controladas, correspondientes a cinco poses diferentes. El algoritmo propuesto con el esquema de regiones ponderadas muestra una buena capacidad de discriminación y presenta una alternativa válida para futuras aplicaciones.