O reconhecimento de gestos é uma tecnologia que permite aos computadores interpretar os gestos humanos e convertê-los em comandos. É usado em uma variedade de aplicações, incluindo jogos, realidade virtual, interação homem-computador, e robótica.
Os sistemas de reconhecimento de gestos podem ser classificados em duas categorias principais: baseados na visão e baseados no toque. Sistemas baseados em visão usam uma câmera para rastrear o movimento das mãos do usuário, enquanto os sistemas baseados em toque usam uma superfície sensível ao toque para rastrear os movimentos das mãos do usuário.
Há vários algoritmos diferentes que podem ser usados para reconhecimento de gestos, incluindo modelos Markov ocultos, máquinas vetoriais de suporte e redes neurais. A escolha do algoritmo depende da aplicação e da precisão necessária.
O reconhecimento de gestos é um campo em rápido crescimento, com uma série de aplicações comerciais já disponíveis. Quem inventou o multitouch? A primeira demonstração pública da tecnologia multitouch foi feita por Jeff Han em 2005, embora ele não tenha sido a primeira pessoa a desenvolver a tecnologia. O sistema multitouch de Han utilizou uma câmera para rastrear os movimentos dos dedos em três dimensões, o que permitiu um rastreamento mais preciso do que os sistemas bidimensionais anteriores.
A primeira pessoa a desenvolver a tecnologia multitouch foi na verdade um pesquisador chamado Wayne Westerman, que criou um sistema no início dos anos 80 que podia rastrear dois pontos de contato. No entanto, o sistema de Westerman só foi tornado público em 2007, quando ele o apresentou numa conferência.
Não está claro quem foi a primeira pessoa a desenvolver a tecnologia multitouch para uso em dispositivos de consumo, como smartphones e tablets. Entretanto, o primeiro produto comercial a utilizar a tecnologia multitouch foi o iPhone, que foi lançado em 2007.
O que é reconhecimento de gestos no processamento de imagens?
O reconhecimento de gestos é um método de reconhecimento de padrões significativos de movimento e gestos humanos, geralmente relacionados à comunicação humana, usando algoritmos matemáticos. O reconhecimento de gestos pode ser usado para interpretar a expressão e intenções humanas, tais como controlar um computador ou dispositivo robótico, ou para interagir com o ambiente de uma forma que seja natural para os humanos.
Existem muitas abordagens diferentes para o reconhecimento de gestos, mas a maioria dos sistemas utiliza alguma combinação de aprendizagem de máquinas, visão computacional e técnicas de reconhecimento de padrões. As técnicas de aprendizagem de máquinas comumente usadas para reconhecimento de gestos incluem modelos Markov ocultos (HMMs), máquinas vetoriais de suporte (SVMs), e redes neurais artificiais (ANNs).
Técnicas de visão por computador são usadas para rastrear o movimento de partes do corpo e para extrair características que podem ser usadas para classificação. As características comumente usadas incluem as posições relativas das partes do corpo, os comprimentos e ângulos dos segmentos das partes do corpo e o movimento das partes do corpo ao longo do tempo.
As técnicas de reconhecimento de padrões são utilizadas para classificar as características extraídas. As técnicas de classificação comumente utilizadas incluem vizinhos k-nearest (k-NN), árvores de decisão e máquinas vetoriais de suporte (SVMs). Que algoritmo é usado para o reconhecimento de gestos nas mãos? Existem alguns algoritmos diferentes que podem ser usados para o reconhecimento de gestos nas mãos, dependendo da aplicação específica. Por exemplo, se você estava procurando rastrear movimentos das mãos em tempo real para uma aplicação de realidade virtual, você pode usar um algoritmo de visão por computador como fluxo óptico. Se você estivesse desenvolvendo um sistema de reconhecimento de gestos de mão para uso em uma aplicação de interação homem-computador, você poderia usar um algoritmo de aprendizagem de máquina como máquinas vetoriais de suporte ou modelos Markov ocultos.
Que sensor é usado para o controle de gestos?
Existem alguns tipos diferentes de sensores que podem ser usados para o controle por gestos. O tipo de sensor mais comum é um sensor infravermelho. Estes tipos de sensores funcionam através da detecção da radiação infravermelha emitida por objectos no seu campo de visão. A vantagem de usar um sensor infravermelho é que eles podem ser usados para rastrear objetos em um espaço tridimensional. Isto torna-os ideais para rastrear gestos das mãos.
Outro tipo de sensor que pode ser usado para controle por gestos é um sensor ultra-sônico. Estes tipos de sensores funcionam emitindo ondas ultra-sônicas e depois detectando os reflexos dessas ondas fora dos objetos em seu campo de visão. Os sensores ultra-sônicos têm a vantagem de poder rastrear objetos em um espaço tridimensional sem a necessidade de uma linha de visão. Isso os torna ideais para rastrear gestos das mãos que possam ser ocluídos por outros objetos.
Finalmente, existem também sensores ópticos que podem ser utilizados para o controlo dos gestos. Estes tipos de sensores funcionam detectando as mudanças de intensidade da luz no seu campo de visão. Os sensores ópticos têm a vantagem de serem capazes de rastrear gestos de mão muito rápidos. No entanto, eles podem ser mais difíceis de usar que outros tipos de sensores porque requerem uma linha de visão clara entre o sensor e o objeto rastreado. Quais são os 4 tipos de gestos? Existem quatro tipos de gestos: toque, deslize, prensa longa, e panela.