Tafur Sotelo, Julio CésarWenzel, SabineWitte, HartmutRamírez Rafael, Dina América Anita2021-05-072021-05-0720212021-05-06http://hdl.handle.net/20.500.12404/18977In 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.Um 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.enginfo:eu-repo/semantics/closedAccessAlgoritmosProcesamiento de imágenesInteracción hombre-computadorainfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03