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Máquinas de Vetores Suporte e a Análise de Gestos: incorporando aspectos temporais

Madeo, Renata Cristina Barros

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Artes, Ciências e Humanidades 2013-05-15

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Máquinas de Vetores Suporte e a Análise de Gestos: incorporando aspectos temporais
  • Autor: Madeo, Renata Cristina Barros
  • Orientador: Peres, Sarajane Marques
  • Assuntos: Análise De Gestos; Máquinas De Vetores Suporte; Segmentação Das Fases Do Gesto; Segmentação De Unidades Gestuais; Gesture Analysis; Gesture Phases Segmentation; Gesture Unit Segmentation; Support Vector Machines
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Recentemente, tem se percebido um interesse maior da área de computação pela pesquisa em análise de gestos. Parte dessas pesquisas visa dar suporte aos pesquisadores da área de \"estudos dos gestos\", que estuda o uso de partes do corpo para fins comunicativos. Pesquisadores dessa área analisam gestos a partir de transcrições de conversas ou discursos gravados em vídeo. Para a transcrição dos gestos, geralmente realiza-se a sua segmentação em unidades gestuais e fases. O presente trabalho tem por objetivo desenvolver estratégias para segmentação automatizada das unidades gestuais e das fases dos gestos contidos em um vídeo no contexto de contação de histórias, formulando o problema como uma tarefa de classificação supervisionada. As Máquinas de Vetores Suporte foram escolhidas como método de classificação, devido à sua capacidade de generalização e aos bons resultados obtidos para diversos problemas complexos. Máquinas de Vetores Suporte, porém, não consideram os aspectos temporais dos dados, características que são importantes na análise dos gestos. Por esse motivo, este trabalho investiga métodos de representação temporal e variações das Máquinas de Vetores Suporte que consideram raciocínio temporal. Vários experimentos foram executados neste contexto para segmentação de unidades gestuais. Os melhores resultados foram obtidos com Máquinas de Vetores Suporte tradicionais aplicadas a dados janelados. Além disso, três estratégias de classificação multiclasse foram aplicadas ao problema de segmentação das fases dos gestos. Os resultados indicam que um bom desempenho para a segmentação de gestos pode ser obtido ao realizar o treinamento da estratégia com um trecho inicial do vídeo para obter uma segmentação automatizada do restante do vídeo. Assim, os pesquisadores da área de \"estudos dos gestos\" poderiam segmentar manualmente apenas um trecho do vídeo, reduzindo o tempo necessário para realizar a análise dos gestos presentes em gravações longas.
  • DOI: 10.11606/D.100.2013.tde-17062013-140258
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Artes, Ciências e Humanidades
  • Data de criação/publicação: 2013-05-15
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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