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dc.contributor.authorCheung, Lucía
dc.contributor.authorMedina, Carlos
dc.date.accessioned2017-07-31T16:06:10Z
dc.date.available2017-07-31T16:06:10Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttp://ridda2.utp.ac.pa/handle/123456789/2365
dc.descriptionEste artículo documenta el desarrollo y análisis de un detector de manos en imágenes y vídeo basado en visión artificial. Se combinaron ideas y aportes de diversos autores, determinando que una implementación factible del detector de manos es utilizando clasificadores en cascada con “boosting”, junto con descriptores basados en gradientes, que capturan efectivamente las características de las manos. Para ello, se investigó e implementó cada una de las etapas involucradas en este detector, incluyendo la preparación de la base de datos de imágenes, el entrenamiento del sistema, utilizando algoritmos de aprendizaje automático y la implementación del algoritmo de detección. Se evalúan y comparan diferentes implementaciones con ligeras variaciones entre sí, para determinar aquella con mejor desempeño en términos de precisión y tiempo de procesamiento. Para mejorar este último parámetro, también se investigan aspectos relativos a la optimización del código utilizado en el detector.en_US
dc.description.abstractEste artículo documenta el desarrollo y análisis de un detector de manos en imágenes y vídeo basado en visión artificial. Se combinaron ideas y aportes de diversos autores, determinando que una implementación factible del detector de manos es utilizando clasificadores en cascada con “boosting”, junto con descriptores basados en gradientes, que capturan efectivamente las características de las manos. Para ello, se investigó e implementó cada una de las etapas involucradas en este detector, incluyendo la preparación de la base de datos de imágenes, el entrenamiento del sistema, utilizando algoritmos de aprendizaje automático y la implementación del algoritmo de detección. Se evalúan y comparan diferentes implementaciones con ligeras variaciones entre sí, para determinar aquella con mejor desempeño en términos de precisión y tiempo de procesamiento. Para mejorar este último parámetro, también se investigan aspectos relativos a la optimización del código utilizado en el detector.en_US
dc.language.isoesen_US
dc.subjectárboles de decisión con boostingen_US
dc.subjectclasificadores en cascadaen_US
dc.subjectdescriptores basados en gradientesen_US
dc.subjectdetección de manosen_US
dc.subjecthistogramas de gradientes orientadosen_US
dc.titleImplementación y Análisis de un Detector de Manos Basado en Visión Artificialen_US
dc.typeArticleen_US


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