Interfaces inovadoras e de baixo custo para aplicações de Software - Mecanismos de interacção baseados no reconhecimento gestual

Abstract

Cada vez mais, os sistemas de Interacção Homem-Máquina são considerados uma mais valia para a comunidade. Esta interacção quando feita natural e intuitivamente, torna-se mais simples para o operador executá-la, pois não necessita de qualquer aprendizagem para a fazer. Desta forma, no presente trabalho são desenvolvidos mecanismos para o reconhecimento de gestos simples, como os periódicos e deícticos ou demonstrativos, através de uma interface de programação de aplicações inovadora e de baixo custo, designada por OpenNI. São explorados e comparados dois métodos de processamento de sinal, utilizados para a detecção dos gestos periódicos, um deles com recurso a Fast Fourier Transform e outro com recurso a Auto-Correlação. É também tratada uma experiência que valida a forma como é feito o reconhecimento dos gestos periódicos, envolvendo a entoação que determinado usuário tem em indicar uma acção, explorando a intensidade da velocidade com que este executa o gesto. Neste trabalho, é reconhecido um dos gestos mais apetecíveis na interacção com o robô. Trata-se do gesto de apontar, que está dentro do conjunto de gestos deícticos ou demonstrativos, tendo sido obtidos resultados de grande precisão. Para além disso, é também explorada uma técnica de redução de ruído nos dados utilizados, tornando o sistema de apontar mais exacto. Através dos resultados analisados, é possível concluir que os mecanismos utilizados são robustos, mostrando que estes são fonte de uma potencial utilização por parte de diversas aplicações de interacção, quer na vertente social quer na vertente industrial.

Increasingly, the systems for Human-Robot Interaction have been demonstrating that are an asset to the community. This interaction when done naturally and intuitively, it makes it easier for the operator to perform it, and it does not require any learning. Thus, in the present work are developed mechanisms for recognizing simples gestures, such as periodic and deictics or demonstratives, through an application programming interface innovative and low cost, called OpenNI. Are explored and compared two methods of signal processing used to detect periodic gestures, one using Fast Fourier Transform and another using Autocorrelation. It is also treated an experiment that validates the way the recognition of periodic gestures is done, involving the intention that a particular user has on state an action, by exploring the intensity of the velocity with which it performs the gesture. Still, this work is acknowledge one of the most desirable gestures in dealing with the interaction with the robot. It’s pointing gesture, which is within the range of deictics or demostrative gestures. Where on these, the results were obtained with great precision. Moreover, it is also explored a technique for reducing noise in data used which makes the system more accurate. Through analysis of the results we conclude that the mechanisms used are robust, showing that they are a potential source for use by various applications in social interaction and also in the industrial side.