Durante las últimas décadas, los informáticos han desarrollado una amplia gama de modelos y enfoques para analizar diferentes aspectos del comportamiento y la comunicación humanos, como el habla, las emociones y los gestos. La mayoría de las técnicas existentes para el reconocimiento de gestos con las manos se basan en el uso de tecnologías portátiles con un solo sensor y solo puede reconocer un número limitado de gestos básicos.
Investigadores de la Universidad Comenius de Bratislava en Eslovaquia han desarrollado recientemente WaveGlove, un nuevo sistema para el reconocimiento de gestos con las manos que utiliza múltiples sensores inerciales, en lugar de un solo sensor. Este nuevo sistema es esencialmente un guante con un sensor de inercia colocado en cada uno de sus dedos.
“Nuestro artículo reciente muestra el uso de múltiples sensores inerciales para el reconocimiento de gestos con las manos (HGR)”, dijo uno de los investigadores que llevó a cabo el estudio. “Al construir un prototipo de hardware personalizado y proponer un modelo novedoso basado en Transformer (una arquitectura de red que tuvo mucho éxito en las tareas de procesamiento del lenguaje natural), demostramos que el uso de múltiples sensores puede tener un efecto significativo en la precisión de la clasificación y permite para un vocabulario más rico de gestos ".
Usando WaveGlove, el sistema de reconocimiento de gestos con las manos que crearon, los investigadores pudieron adquirir dos conjuntos de datos que contenían más de 11000 muestras de gestos con las manos. Luego diseñaron dos vocabularios de gestos diferentes, uno que contiene 8 movimientos de mano completa (WaveGlove-single) y otro que contiene 10 gestos de mano más complejos y cuidadosamente diseñados, para los cuales los dedos individuales se mueven de manera diferente (WaveGlove-multi).
La presencia de múltiples sensores nos permite diseñar y clasificar un vocabulario de gestos más rico en comparación con los sensores de mano individuales. Los gestos que clasificamos usando múltiples sensores son similares a los que ya usamos en nuestra vida diaria. Esto hace que el uso de un dispositivo como WaveGlove sea más fácil y natural.
Además de recopilar conjuntos de datos de gestos con las manos y confirmar la efectividad del sistema WaveGlove, los investigadores compararon más de 10 métodos de clasificación para el reconocimiento de gestos con las manos, algunos de los cuales habían desarrollado como parte de su investigación anterior. Evaluaron estos métodos en numerosos conjuntos de datos diferentes, ya que esperaban que esto ayudara a estandarizar los resultados en el campo del reconocimiento de gestos con las manos.
Los hallazgos recopilados por este equipo de investigadores podrían tener numerosas implicaciones valiosas. En primer lugar, su trabajo podría informar la investigación centrada en el reconocimiento de gestos con las manos y ayudar a mejorar los sistemas existentes. En segundo lugar, el prototipo WaveGlove que crearon podría utilizarse en última instancia para mejorar las comunicaciones entre humanos y máquinas, lo que permite a este último interpretar mejor los gestos de las manos humanas.