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Title:
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RECONOCIMIENTO DE MOVIMIENTOS CORPORALES HUMANOS A TRAVÉS DE VIDEO |
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Author(s):
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Silvia B. González-Brambila, Georgii Khachaturov, Mihaela Juganaru-Mathieu |
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ISBN:
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978-989-8704-12-2 |
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Editors:
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Cristiano Costa, Luis Bengochea Martínez, Flávia Maria Santoro e Pedro Isaías |
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Year:
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2014 |
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Edition:
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Single |
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Keywords:
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Reconocimiento de movimientos corporales, minería de datos, DTW, KNN |
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Type:
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Short Paper |
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First Page:
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153 |
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Last Page:
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157 |
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Cover:
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Full Contents:
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Paper Abstract:
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Un movimiento corporal (gesture, en inglés) es una forma de comunicación no verbal en la que diferentes partes del cuerpo representan ciertas acciones; su reconocimiento (GR, GestureRecognition) tiene como meta extraer información que permita su clasificación. En este trabajo comparamos los resultados de aplicar el algoritmo de los K vecinos más cercanos (KNN), con los resultados de aplicar primero Distorsión Dinámica del Tiempo (DTW, Dynamic Time Warping) y luego el KNN. La base de datos utilizada es MSR Action3D Data Set, que contiene 20 tipos de acciones y 20 sujetos, donde cada uno ejecuta cada acción 2 ó 3 veces, haciendo un total de 567 secuencias. Los resultados obtenidos aplicando DTW a las variables más representativas de cada acción son ligeramente mejores que sin su aplicación. |
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