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dc.contributor.advisorTafur Sotelo, Julio César
dc.contributor.advisorWenzel, Sabine
dc.contributor.advisorWitte, Hartmut
dc.contributor.authorRamírez Rafael, Dina América Anita
dc.date.accessioned2021-05-07T03:03:44Z
dc.date.available2021-05-07T03:03:44Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021-05-06
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/18977
dc.description.abstractIn the purpose of connecting humans with machines, di erent techniques have been developed. Human interactions can be interpreted in di erent ways and di erent techniques can be used to read them. Several dissimilar approaches are possible for communication, some of them require additional hardware. In noisy environments, it is important to acquire the information with the noise ltered in order not to a ect the important data. For this function, a device that provides data through image processing is required. The proposed method conducts an analysis of human body angles a ected while expressing a stop gesture. For this purpose,the device to be used is Kinect®v2. This device provides information about 25 di erent joints of the human body which is afterwards analyzed in order to lter the stop gestures performed by the participants.es_ES
dc.description.abstractUm Menschen mit Maschinen zu verbinden, wurden verschiedene Techniken entwickelt. Menschliche Interaktionen können auf verschiedene Arten interpretiert und verschiedene Techniken können verwendet werden, um diese zu deuten. Für die Kommunikation werden mehrere unterschiedliche Ansätze angewendet, einige davon erfordern zusätzliche Hardware. In geräuschvollen Umgebungen ist es wichtig, die Informationen mit ge_ltertem Rauschen zu erfassen, um die wichtigen Daten nicht zu beeinussen. Für diese Funktion wird ein Gerät benötigt, das Daten durch Bildverarbeitung bereitstellt. Die vorliegende Arbeit führt eine Analyse von menschlichen Körperwinkeln durch, um die ausgeführte Interaktion als Stopp- oder Nicht-Stopp-Geste zu identi_zieren. Für diese Arbeit wird die Tiefenkamera Microsoft Kinect®V2 verwendet. Ausgewählte joint-Punkte werden für den Algorithmus analysiert, um die Stopp-Gesten der Teilnehmer zu erkennen.es_ES
dc.language.isoeng
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perú
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.sourcePontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.sourceRepositorio de Tesis - PUCPes_ES
dc.subjectAlgoritmoses_ES
dc.subjectProcesamiento de imágeneses_ES
dc.subjectInteracción hombre-computadoraes_ES
dc.titleDesign and validation of an algorithm for recognition a stop gesture
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
thesis.degree.nameMagíster en Ingeniería Mecatrónicaes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.es_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Mecatrónicaes_ES
dc.type.otherTesis de maestría
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03es_ES
dc.publisher.countryPE
renati.advisor.dni06470028
renati.advisor.dni-
renati.advisor.dni-
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3415-1969es_ES
renati.advisor.orcid-es_ES
renati.advisor.orcid-es_ES
renati.author.dni45006612
renati.discipline712037es_ES
renati.jurorBarriga Gamarra, Eliseo Benjamínes_ES
renati.jurorTafur Sotelo, Julio Césares_ES
renati.jurorWitte, Hartmutes_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES


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