dc.creatorFerrín-Bolaños, Carlos
dc.creatorMosquera-DeLaCruz, José
dc.creatorPino-Murcia, John
dc.creatorMoctezuma-Ruiz, Luis
dc.creatorBurgos-Martínez, Jonathan
dc.creatorAragón-Valencia, Luis
dc.creatorLoaiza-Correa, Humberto
dc.date.accessioned2021-04-21T16:55:20Z
dc.date.accessioned2022-09-29T12:42:33Z
dc.date.available2021-04-21T16:55:20Z
dc.date.available2022-09-29T12:42:33Z
dc.date.created2021-04-21T16:55:20Z
dc.date.issued2021-01-30
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12622/4653
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3752003
dc.description.abstractEn el caso de personas con limitación motriz de miembros superiores, los gestos faciales son la principal forma de comunicarse con el mundo. Sin embargo, las interfaces actuales basadas en gestos no tienen en cuenta la reducción de movilidad que la mayoría de las personas con limitación motriz experimentan durante sus periodos de recuperación. Como alternativa para superar esta limitación, se presenta una interfaz humana-computador basada en técnicas de visión por computador sobre dos tipos de imagen: la imagen del rostro capturada mediante webcam y la captura de pantalla de una aplicación de escritorio en primer plano. La primera imagen es utilizada para detectar, seguir y estimar la pose del rostro con el fin de desplazar y ejecutar comandos con el cursor; la segunda imagen es utilizada para lograr que los desplazamientos del cursor sean realizados a zonas específicas de interacción de la aplicación de escritorio. La interfaz es programada totalmente en Python 3.6 utilizando bibliotecas de código abierto y se ejecuta en segundo plano dentro del sistema operativo Windows. El desempeño de la interfaz se evalúa con videos de personas utilizando cuatro comandos de interacción con la aplicación WhatsApp versión de escritorio. Se encontró que la interfaz puede operar con varios tipos de iluminación, fondos, distancias a la cámara, posturas y velocidades de movimiento; la ubicación y el tamaño de la ventana de WhatsApp no afecta la efectividad de la interfaz. La interfaz opera a una velocidad de 1 Hz y utiliza el 35 % de la capacidad de un procesador Intel Core i5 y 1,5 GB de RAM para su ejecución lo que permite concebir esta solución en equipos de cómputo personales.
dc.languagespa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano - ITM
dc.relationTecnoLógicas
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1722
dc.relation10.22430/22565337.1722
dc.rightsCopyright (c) 2020 TecnoLógicas
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.sourceTecnoLógicas; Vol. 24 No. 50 (2021); e1722
dc.sourceTecnoLógicas; Vol. 24 Núm. 50 (2021); e1722
dc.subjectInterfaz humano-computador
dc.subjectdetección de rostros
dc.subjectvisión por computador
dc.subjecttecnología de asistencia
dc.titleHuman-Computer Interface Based on Facial Gestures Oriented to WhatsApp for Persons with Upper-Limb Motor Impairments
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArticles


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