Investigadores de la ETSIT apuestan por la interacción hombre-máquina
Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado un sistema de reconocimiento gestual con funcionalidad de tiempo real para mejorar la interacción entre las personas y las máquinas.
Gracias a la tecnología, el ser humano interactúa cada vez más con los dispositivos electrónicos, ya sea mediante la voz o mediante gestos corporales. Es precisamente esta última manera la que centró el estudio de un investigadores del Grupo de Tratamiento de Imágenes (GTI) de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación (ETSIT) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM).
Los investigadores de la UPM Tomás Mantecón, Carlos Roberto del Blanco, Fernando Jaureguizar y Narciso García, propusieron una solución que se basa en el reconocimiento gestual utilizando imágenes obtenidas mediante el uso del sensor Leap Motion. Se trata de un sensor que está especialmente pensado para su uso en la interacción hombre-máquina ya que es pequeño y diseñado para funcionar tanto sobre una mesa para la interacción en un entorno más convencional, así como sobre gafas de realizada virtual.
El dispositivo proporciona imágenes infrarrojas que, además, tienen la propiedad de tener más iluminados los objetos más cercanos, esto reduce considerablemente la información del fondo que no es relevante en el proceso de reconocimiento gestual. En el caso de la interacción gestual, se proponen distintas alternativas como puede ser el uso de guantes, sensores hápticos o el uso de información visual.
Los investigadores han presentado un sistema capaz de distinguir entre distintos gestos tanto estáticos como dinámicos en un tiempo de unos milisegundos. Un rápido proceso de reconocimiento que permite que el tiempo que transcurre entre la realización del gesto y la respuesta del sistema sea suficientemente baja para obtener una buena sensación en el proceso de interacción. A raíz de este estudio se ha publicado el artículo "A real-time gesture recognition system using near-infrared imagery" en la revista científica norteamericana Plos One.
Por otro lado se ha creado la base de datos “Multi-modal Leap Motion dataset for Hand Gesture Recognition” la cual consta de diversos gestos con el objetivo de comprobar la adecuación del sistema, y que puede servir como idea de los posibles gestos que pueden llevarse a cabo en un proceso de interacción hombre-máquina.
