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Identificación de Gestos para la Interacción con Sistemas de Realidad Aumentada mediante Seguimiento de Mano

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2022-07
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En un mundo cada vez más digitalizado, uno de los grandes retos tecnológicos es adaptar y optimizar la interacción entre persona y máquina. Especialmente en el campo de la Realidad Extendida (XR), una tecnología que en la actualidad es uno de los focos de la innovación y, donde muchos equipos y compañías experimentan e investigan nuevas formas de interacción con el entorno y los artefactos digitales. Por ello, es de especial importancia diseñar interfaces intuitivas y sistemas de interacción usables para los usuarios [1]. En este trabajo se presenta un modelo que permite definir gestos de manera digital con el que se busca agilizar el proceso de identificación de los mismos a partir de secuencias de imágenes capturadas por una cámara. Para evaluar la eficacia y usabilidad del modelo, se han desarrollado herramientas: una para ordenador y otra móvil de Realidad Aumentada (AR) con las que posteriormente se ha experimentado con usuarios. Los voluntarios que han participado en los experimentos afirman que la curva de aprendizaje del sistema de interacción diseñado es baja. Los experimentos realizados concluyen que el sistema diseñado es fiable y que las aplicaciones que lo implementan son usables.
In an increasingly digitized world, one of the great technological challenges is to adapt and optimize human-machine interactions. This is especially true in the field of Exten ded Reality (XR), a technology that is currently one of the focal points of innovation and where many teams and companies are experimenting and researching new ways of interacting with the environment and digital artifacts. Therefore, it is particularly important to design intuitive interfaces and usable interaction systems for users [1]. In this work we present a model that allows to define gestures digitally in order to speed up the gesture identification process from sequences of images captured by a camera. To evaluate the effectiveness and usability of the model, tools have been developed: one for computers and another for cell phones, which have been tested with users. Volunteers who have participated in the experiments claim that the learning curve of the designed interaction system is low. The experiments conducted conclude that the designed system is reliable and that the applications that implement it are usable.
Description
Trabajo de Fin de Máster en Ingeniería Informática, Facultad de Informática UCM, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, Curso 2021/2022. El enlace de acceso al repositorio es el siguiente: https://gitlab.com/iSauron/tfm.
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