Proposta de técnica para segmentação com base em histograma para imagens de diferentes resoluções adquiridas com Kinect
DOI:
https://doi.org/10.5965/198431782112025e0073Palavras-chave:
Inclusão, Pesquisa, Escola., kinect, librasResumo
O trabalho apresenta uma forma alternativa na comunicação entre pessoas que só conseguem se comunicar pela linguagem brasileiras de sinais (LIBRAS) e pessoas que não tem domínio da língua. A maneira escolhida para facilitar esta comunicação é com a utilização do sensor Kinect (usado em vídeo game Xbox 360 e One) que dispõem de tecnologias de captura de imagens em RGB e imagens em profundidade. Estas facilitam o processamento em software como Matlab. No trabalho são apresentadas técnicas de aquisição, segregação e extração de informações das imagens além de sua aplicação em conjunto de atores com idades, sexo, tonalidade da pele e estaturas diferentes. Em diversos trabalhos são apresentadas técnicas de segmentação usando as imagens de profundidade. No sensor Kinect 360 isso é relativamente simples de realizar, já o sensor Kinect One apresenta dificuldades na aplicação, devido a diferença nas resoluções. Nosso trabalho trás uma abordagem que resolve de forma satisfatória este problema. Este trabalho também apresenta uma análise bibliográfica das publicações mais utilizadas. Ele auxilia pesquisadores iniciantes com as técnicas e os comandos utilizados no Matlab.
Downloads
Referências
ALVARENGA, Matheus L. T.; CORREA, Diogo S. O.; OSÓRIO., Fernando S. Redes neurais artificiais no reconhecimento de gestos usando o kinect. Computer on the beach, 2012, Itajaí - SC. Disponível em: https://siaiap32.univali.br/seer/index.php/acotb/article/view/6602/3747. Acesso em: 03 jun. 2016.
ANJO, Mauro dos S. Avaliação das técnicas de segmentação, modelagem e classificação para o reconhecimento automático de gestos e proposta de uma solução para classificar gestos de libra em tempo real. Dissertação (Ciência da computação) — Universidade Federal de São Carlos, 2013. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/523. Acesso em: 26 ago. 2016.
CORREIA, Miguel M. Reconhecimento de elementos da língua gestual portuguesa com Kinect. Dissertação (Engenharia de Eletrotécnica e de Computadores) — Universidade do Porto, 2013. Disponível em: http://hdl.handle.net/10216/68032. Acesso em: 10 abr. 2017.
FILHO, Ogê. M.; NETO., Hugo. V. Processamento digital de imagens. [S.l.]: Brasport, 1999.
JUNIOR., Juarez. P. da S. Alinhamento de imagens de profundidade com aplicação no reconhecimento da língua de sinais. Dissertação (Informática) — Universidade de Brasília, 2014. Disponível em: http://repositorio.unb.br/handle/10482/16978. Acesso em: 26 ago. 2016
MATHWORKS, Acquire Image and Body Data Using Kinect V2, 2018, Disponível em: https://www.mathworks.com/help/supportpkg/kinectforwindowsruntime/ug/detect-the-kinect-v2-devices.html Acesso em: 22 mai. 2018.
MENDONÇA., Vinícius. G. de. Método para classificação de um conjunto de gestos usando Kinect. Dissertação (Mestrado em informática) — Pontifícia Universidade Católica do Paraná, 2013. Disponível em: https://www.ppgia.pucpr.br/pt/arquivos/mestrado/dissertacoes/2013/vinicius-godoy-VF.pdf. Acesso em: 26 ago. 2016.
MICROSOFT, R. D. S. Kinect Sensor. 2012 Disponível em: https://docs.microsoft.com/en-us/previous-versions/microsoft robotics/hh438998(v=msdn.10)?redirectedfrom=MSDN. Acesso em: 10 mai. 2017.
MONTEIRO, Carlos H. de A. et al. Um sistema de baixo custo para reconhecimento de gestos em libras utilizando visão computacional. SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TELECOMUNICAÇÕES, XXXIV, 2016, Santarém - PA. Disponível em: http://www.sbrt.org.br/sbrt2016/anais/ ST11/1570279225.pdf. Acesso em: 09 nov. 2016.
PAUL, S.; BASU, S.; NASIPURI, M. Microsoft Kinect in gesture recognition: A short review. [S.l.: s.n.], 2016.
PAVAN, Adilson R.; CAZHURRIRO, Jaime; MODESTO, Fabio. Reconhecimento de gestos com segmentação de imagens dinâmicas aplicadas a libras. Anuário da produção de iniciação científica discente, v. 13, n. 20, 2010. Disponível em: http: //repositorio.pgsskroton.com.br/bitstream/123456789/1240/1/artigo%2023.pdf. Acesso em: 10 abr. 2017.
QIDWAI, Uvais.; CHEN, C.-h. Digital image processing: an algorithmic approach with MATLAB. [S.l.]: Chapman and Hall/CRC, 2009. Unico. ISBN 1138115185.
SOARES, Thiago B. de M. M. J.; RAIA, Fábio. Utilizando o kinect como auxílio sensorial para portadores de deficiências visuais. COBENGE, XLII, 2014, Juiz de Fora - MG. Disponível em: http://198.136.59.239/~abengeorg/cobenge-2014/Artigos/129269.pdf. Acesso em: 03 jun. 2016.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2025 Alex Luis da Costa Alexandre, Mauro Sérgio Silva Pinto, Denner Robert Rodrigues Guillon

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
A Revista Educação Artes e Inclusão é um periódico que segue a Política de Acesso Livre. Os artigos publicados pela revista são de uso gratuito, destinados a aplicações educacionais e não comerciais. Os artigos cujos autores são identificados representam a expressão do ponto de vista de seus autores e não a posição oficial da Revista Educação, Artes e Inclusão [REAI].
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
(a) Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
(b) Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
(c) Esta revista proporciona acesso público a todo o seu conteúdo, uma vez que isso permite uma maior visibilidade e alcance dos artigos e resenhas publicados. Para maiores informações sobre esta abordagem, visite Public Knowledge Project.
Esta revista está licenciada com uma Licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial 4.0 Internacional. Esta licença permite que outros remixem, adaptem e criem a partir do seu trabalho para fins não comerciais, e embora os novos trabalhos tenham de lhe atribuir o devido crédito e não possam ser usados para fins comerciais, os usuários não têm de licenciar esses trabalhos derivados sob os mesmos termos.