Riconoscimento dei gesti

Il riconoscimento dei gesti (in inglese gesture recognition) è un argomento dell'informatica e delle tecnologie del linguaggio che ha l'obiettivo di interpretare i gesti umani attraverso algoritmi matematici.

I gesti si creano con qualsiasi movimento del corpo ma per lo più sono movimento adempiuti con viso o mani. Oggi, si è focalizzati nel riconoscimento delle emozioni attraverso il riconoscimento dei gesti di mani e faccia. Molti approcci sono stati adottati usando algoritmi di macchine fotografiche e visione artificiale per interpretare il linguaggio dei segni.

Tuttavia, l'identificazione e il riconoscimento della postura, dell'andatura, della prossemica, e i comportamenti umani sono anche l'oggetto delle tecniche di riconoscimento gestuale.

Il riconoscimento dei gesti può essere visto come una maniera per i calcolatori di iniziare a comprendere il linguaggio del corpo umano, iniziano a costruire così una più ricca interazione tra uomo e macchina che piuttosto che usare interfacce testuali o grafiche limitate per lo più da una tastiera e un mouse come dispositivi d'ingresso dati, permettendo così all'uomo anche una interazione più naturale.

Sarebbe possibile puntare un dito verso lo schermo del computer in modo che il cursore si sposterà di conseguenza. Il riconoscimento dei gesti può essere condotto con tecniche di visione artificiale e di elaborazione digitale delle immagini.

Applicazioni

Il riconoscimento dei gesti è utile per l'elaborazione di informazione che gli esseri umani non possono comunicare attraverso il discorso o la scrittura.

Dispositivi di input

La capacità di tracciare i movimenti di una persona e determinare quali gesti possano essere stati eseguiti può essere ottenuta attraverso vari strumenti. Sebbene siano state effettuate numerose ricerche nel riconoscimento dei gesti attraverso elaborazioni di immagini / video, vi sono diverse differenze tra gli strumenti e gli ambienti utilizzati nelle varie implementazioni.

Sviluppi futuri

Ci sono molte sfide aperte connesse con la precisione e l'usabilità dei software di riconoscimento dei gesti. Per il riconoscimento dei gesti basato su immagini vi sono limitazioni sia sull'equipaggiamento utilizzato che sul rumore dell'immagine. Immagini o video possono non essere in condizioni di illuminazione buone; oggetti sullo sfondo o caratteristiche distintive degli utilizzatori possono rendere più difficile il riconoscimento.

La varietà di implementazioni può anche causare problemi per la variabilità della tecnologia utilizzata. Ad esempio, un algoritmo tarato per una fotocamera potrebbe non funzionare per una fotocamera differente. La quantità di rumore di fondo causa anche difficoltà di tracciamento e di riconoscimento, soprattutto quando si verificano delle occlusioni (parziali o totali). Inoltre, la distanza dalla fotocamera, la risoluzione e la qualità della stessa, possono causare variazioni nella precisione del riconoscimento. Al fine di catturare i gesti umani da parte di sensori visuali è necessario l'utilizzo di metodi di visione artificiale robusti, per esempio per il tracciamento e il riconoscimento della postura della mano o per catturare i movimenti del capo, espressioni del viso o di direzione dello sguardo.

Braccio del gorilla

Il "braccio del gorilla" è un effetto collaterale dell'uso dei touch-screen disposti verticalmente, che ha portato ad un tracollo di tale tecnologia come sistema portante di input, nonostante un inizio promettente nei primi anni '80. I progettisti delle interfacce tattili, non tennero in dovuta considerazione che gli esseri umani non sono fatti per tenere le braccia stese di fronte a se stessi per lungo tempo effettuando piccoli movimenti. Dopo pochi tocchi, l'operatore inizia a sentire il braccio dolorante e indolenzito, impossibilitato nel proseguimento del suo compito.

Il braccio del gorilla è un problema che non si presenta negli usi specialistici a breve termine (uso di ATM, biglietteria elettronica nelle stazioni ferroviarie...), dal momento che implicano solo interazioni brevi che non durano abbastanza a lungo da causare questo inconveniente.

Note

  1. ↑ Thad Starner, Alex Pentland, Visual Recognition of American Sign Language Using Hidden Markov Models[collegamento interrotto], Massachusetts Institute of Technology
  2. ↑ Kai Nickel, Rainer Stiefelhagen, Visual recognition of pointing gestures for human-robot interaction[collegamento interrotto], Image and Vision Computing, vol 25, Issue 12, December 2007, pp 1875-1884
  3. ↑ Lars Bretzner and Tony Lindeberg "Use Your Hand as a 3-D Mouse ...", Proc. 5th European Conference on Computer Vision (H. Burkhardt and B. Neumann, eds.), vol. 1406 of Lecture Notes in Computer Science, (Freiburg, Germany), pp. 141--157, Springer Verlag, Berlin, June 1998.
  4. ↑ Matthew Turk and Mathias Kölsch, "Perceptual Interfaces" Archiviato il 22 luglio 2013 in Internet Archive., University of California, Santa Barbara UCSB Technical Report 2003-33
  5. ↑ M Porta "Vision-based user interfaces: methods and applications", International Journal of Human-Computer Studies, 57:11, 27-73, 2002.
  6. ↑ Afshin Sepehri, Yaser Yacoob, Larry S. Davis "Employing the Hand as an Interface Device" Archiviato il 24 maggio 2010 in Internet Archive., Journal of Multimedia, vol 1, number 2, pages 18-29
  7. ↑ Henriksen, K. Sporring, J. Hornbaek, K. " Virtual trackballs revisited", IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Volume 10, Issue 2, paged 206-216, 2004
  8. ↑ William Freeman, Craig Weissman, Television control by hand gestures Archiviato il 14 novembre 2012 in Internet Archive., Mitsubishi Electric Research Laboratories, 1995
  9. ↑ Do Jun-Hyeong, Jung Jin-Woo, Sung hoon Jung, Jang Hyoyoung, Bien Zeungnam, Advanced soft remote control system using hand gesture Archiviato il 6 giugno 2014 in Internet Archive., Mexican International Conference on Artificial Intelligence, 2006
  10. ↑ K. Ouchi, N. Esaka, Y. Tamura, M. Hirahara, M. Doi, Magic Wand: an intuitive gesture remote control for home appliances, International Conference on Active Media Technology, 2005 (AMT 2005), 2005
  11. ↑ Lars Bretzner, Ivan Laptev, Tony Lindeberg, Sören Lenman, Yngve Sundblad "A Prototype System for Computer Vision Based Human Computer Interaction", Technical report CVAP251, ISRN KTH NA/P--01/09--SE. Department of Numerical Analysis and Computer Science, KTH (Royal Institute of Technology), SE-100 44 Stockholm, Sweden, April 23–25, 2001.

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