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http://hdl.handle.net/11531/64265
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Cifuentes Quintero, Jenny Alexandra | es-ES |
dc.contributor.author | Pham, Minh Tu | es-ES |
dc.contributor.author | Moreau, Richard | es-ES |
dc.contributor.author | Boulanger, Pierre | es-ES |
dc.contributor.author | Prieto, Flavio | es-ES |
dc.date.accessioned | 2021-12-03T11:42:42Z | - |
dc.date.available | 2021-12-03T11:42:42Z | - |
dc.date.issued | 01/07/2019 | es_ES |
dc.identifier.issn | 1746-8094 | es_ES |
dc.identifier.uri | 10.1016/j.bspc.2019.04.022 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/64265 | - |
dc.description | Artículos en revistas | es_ES |
dc.description.abstract | El reconocimiento de gestos con las manos es un área de investigación prometedora que se utiliza a menudo en aplicaciones de interacciones entre humanos y computadoras en el campo médico. En este artículo, presentamos un enfoque novedoso para diferenciar gestos basado en una parametrización de longitud de arco y un análisis de curvatura de trayectorias 3D. Este nuevo método llamado deformación dinámica de la longitud del arco (DALW) puede superar al algoritmo clásico de deformación temporal dinámica multidimensional (MD-DTW), ya que es invariante a la ubicación del sensor y más tolerante a las distorsiones temporales. La validación experimental del algoritmo se presenta utilizando diferentes gestos y sensores en aplicaciones biomédicas: un aparato de exoesqueleto, gestos quirúrgicos capturados por un dispositivo laparoscópico instrumentado y finalmente, un simulador de parto con un fórceps instrumentado. Se implementó una red neuronal multicapa de perceptrón básico para realizar la clasificación. Los resultados implican un aumento medio del 7,14% en las tasas de clasificación utilizando la distancia DALW, en comparación con el MD-DTW clásico. | es-ES |
dc.description.abstract | Hand gesture recognition is a promising research area often used in applications of human–computer interactions in the medical field. In this paper, we present a novel approach to differentiate gestures based on an arc-length parametrization and a curvature analysis of 3D trajectories. This new method called dynamic arc length warping (DALW) can outperform classic multi dimensional-dynamic time warping (MD-DTW) algorithm as it is invariant to sensor location and more tolerant to temporal distortions. Experimental validation of the algorithm is presented using different gestures and sensors in biomedical applications: an exoskeleton apparatus, surgical gestures captured by an instrumented laparoscopic device and finally, a birth simulator with an instrumented forceps. A basic perceptron multilayer neural network was implemented in order to perform the classification. Results involve an average increase of 7.14% in the classification rates by using DALW distance, compared to the classical MD-DTW. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.rights | es_ES | |
dc.rights.uri | es_ES | |
dc.source | Revista: Biomedical Signal Processing and Control, Periodo: 1, Volumen: 52, Número: , Página inicial: 162, Página final: 170 | es_ES |
dc.title | Medical gesture recognition using dynamic arc length warping | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_ES |
dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.rights.holder | Suscripción a la revista | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es_ES |
dc.keywords | Clasificación de gestos; Análisis de curvatura; Deformación dinámica de la longitud del arco; Seguimiento del movimiento de la mano | es-ES |
dc.keywords | Gesture classification;Curvature analysis;Dynamic arc length warping;Hand motion tracking | en-GB |
Aparece en las colecciones: | Artículos |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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10.1016@j.bspc.2019.04.022.pdf | 2,6 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
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