Estimating Hand Poses from RGB-D Data

A análise de movimentos humanos baseada em visão computacional é uma área de pesquisa ativa, devido às suas numerosas aplicações e problemas desafiadores que, em geral, não possuem soluções genéricas. Dentro deste amplo domínio, a análise de movimento das mãos se destaca como uma área de mérito próprio, devido à notável importância que elas exercem em múltiplas atividades humanas, como na operação de interfaces humano-máquina, comunicação gestual e linguagem de sinais, para mencionar algumas. Este trabalho se desdobra sobre avanços recentes em visão computacional para a detecção de posturas manuais, no caso particular de câmeras RGB-D. Buscamos reproduzir e aprimorar uma técnica existente que aplica otimização por nuvem de partículas para encaixar um modelo articulado com mais de 20 graus de liberdade a uma mão em movimento observada a partir de um sensor Kinect. Como resultado, construímos um sistema de rastreamento de mãos minuciosamente documentado que difere do trabalho original em alguns aspectos, apesar de manter a mesma estrutura geral. Nosso sistema produz resultados satisfatoriamente precisos, embora seu desempenho tenha sido consideravelmente inferior, devido a restrições de tempo que impediram a otimização de etapas de transferência e conversão de informações.