SISTEMA INTERPRETE DEL LENGUAJE DE SEÑAS BOLIVIANO BAJO TECNOLOGIA DE VISION POR COMPUTADOR

7/21/2019 SISTEMA INTERPRETE DEL LENGUAJE DE SEÑAS BOLIVIANO BAJO TECNOLOGIA DE VISION POR COMPUTADOR

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CAPÍTULO 1.- INTRODUCCIÓN. ..................................................................................................... 1

.......................................................................................................... 2

............................................................ 2

.................................................................. 2

................................................. 3

................................................................................................. 3

............................................................................. 6

....................................................................................................................... 7

............................................................................................................ 8

.............................................................................. 8

CAPITULO 2.- MARCO TEÓRICO. ................................................................................................. 12

............................................................................... 12

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CAPITULO 4.- ANÁLISIS DE REQUERIMIENTOS. ....................................................................... 46

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CAPITULO 5.- ARQUITECTURA DEL SISTEMA. ......................................................................... 79

CAPITULO 6.- IMPLEMENTACIÓN DEL PROTOTIPO. ............................................................... 97

.............................................. 97

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................. 99

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...................................................................... 103

........................................................................................................... 103

CAPITULO 7.- PRUEBAS Y RESULTADOS DEL PROTOTIPO. ................................................. 104

CAPITULO 8.- CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES. ......................................................... 119

BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................................................. 123

Glosario de Términos ................................................................................................................. 125

Anexo A. Diagramas de Clases correspondientes a la Arquitectura lógica del sistema 126

Anexo B. Base de Datos para la implementación del prototipo ......................................... 140

Anexo C. Datos Técnicos de Kinect ........................................................................................... 142

Anexo D. Seudocódigo de algoritmos. ..................................................................................... 144

Anexo E. Demostraciones y Deducciones Matemáticas. ...................................................... 150

......................................................................... 12

....... 13

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.............. 15

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...... 27

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..... 86

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....... 88

.......................... 90

....................... 93

................. 95

Parte I. Presentación del Proyecto Capítulo 1. Introducción

CAPÍTULO 1.- INTRODUCCIÓN.

Descriptor o Modelo de Objeto (Herramienta en el campo de Visión por Computador), sirve para modelar un determinado objeto de forma que

sus características sean independientes a colocación, tamaño, orientación, etc.

Parte II. Aspectos Referenciales del Proyecto Capítulo 2. Marco Teórico

CAPITULO 2.- MARCO TEÓRICO.

, (2. 1)

0,0 0,1 1,0 1,1 ⋯ 0, 1⋯ 1, 1⋮ ⋮ 1,0 1,1 ⋱ ⋮… 1, 1

(2. 2)

, , , , , , (2. 3)

, 0,299∗, 0,587∗, 0,114∗, (2. 4)

, , (2. 5)

, , ∗ (2. 6)

, ℎ , ∗ , (2. 7)

, , , (2. 8)

, 1 , > , 0 , ≤ (2. 9)

(2. 10)

, … , ; + , + , … , ∑ = y ∑ =+

(2. 11)

∗ = ; ∗

=+(2. 12)

∗ ∗ ; 1 (2. 13)

∗ ∗ (2. 14)

} ; 1 ≤ ≥ (2. 15)

1 ,= ; :( , ) { 0 1 ≠ (2. 16)

(, ), (2. 17)

≤ √ ℎlog2ℎ 1 l o g 4 ; ∶ ℎ

(2. 18)

, , … } ⊂ ⊆ − ∈ : ∗ 0 } ∈ , ∈

∈ ∶ ∗ ≥ 1} − − ∈ ∶ ∗ ≤ 1 }

∗ 1 ≥ 0 1 ∗ 1 ≤ 0 1 (2. 19)

∗ ( ∗

) 1 ≥ 0(2. 20)

2 ∗ ∗ ( ∗ )‖‖

2‖‖ ; ∗ ( ∗ ) 1(2. 21)

‖‖ ∗ ∗ 1 ≥ 0 (2. 22)

‖‖

∗ ∗ 1 ≥ 0 (2. 23)

,= 12 :

= 0 ; 0 ≤ ≤ 1 , … .

(2. 24)

∗ ∗ = → ∗

(2. 25)

= (2. 26)

≤ 1 −

"" "Φx → z x ∈ X ⊂ ; ∈ ⊂ ; para m > n }"

‖‖

∗ ∗ Φ 1 ≥ 0(2. 27)

= 12 Φ()Φ,= 12

= 0 ; 0 ≤ ≤ 1 , … .

(2. 28)

(Φ()Φ() ∗ ).

= ↔1,2

(2. 29)

ΦΦ Φ

= 12 , ,=

= 0 ; 0 ≤

≤ 1 , … .

(2. 30)

, ′ exp ‖ ′‖2 (2. 31)

‖ ′‖

, } ⊂ 1,2,…} ≡1,2,…}\

( ) ( ) 0 ≤ ≤ ;

(2. 32)

Parte II. Aspectos Referenciales del Proyecto Capítulo 3. Marco Referencial

2 Gesto – espacial, que involucra gestos en un contexto espacial (3D).3 Gesto – viso – espacial, que involucra gestos en un contexto espacial, que además requiere percepción visual.

Parte III. Desarrollo del Proyecto: Concepción, Requerimientos y Diseño Capítulo 4. Análisis de Requerimientos

CAPITULO 4.- ANÁLISIS DE REQUERIMIENTOS.

Figura 4. 1

COMPONENTEINTÉRPRETE

COMPONENTEENTRENADOR

SISTEMA INTERPRETE

LENGUAJE DE SEÑAS

COMPONENTE DEALMACENAMIENTO

Interfaz HumanoMáquina

Adquisición yTratamiento de

Servicios dealmacenamiento y

recuperación de datos

COMPONENTE DE

ALMACENAMIENTO

PRESENTACIÓN

LÓGICA DEAPLICACIÓN

SERVICIOS

ALMACENAMIENTO

Creación decaracterísticas dereconocimiento

Inferencia de la basede conocimientos

Interfaz HumanoMáquina

Creación decaracterísticas de

Entrenamietno

Entrenamiento declasificadores

Servicios dealmacenamiento y

recuperación de datos

COMPONENTE INTÉRPRETE COMPONENTE ENTRENADOR

Figura 4. 3 Organización del Sistema

Parte III. Desarrollo del Proyecto: Concepción, Requerimientos y Diseño Capítulo 5. Arquitectura del Sistema

CAPITULO 5.- ARQUITECTURA DEL SISTEMA.

Almacén de Datos

Adquisición de Datos

Gestión del Sistema

EntrenamientoReconocimiento

Capa de Servicios de Negocio

Capa de servicios de Usuario

Capa de Servicios de Datos

Retención temporal enmemoria

Obtención de Datos deDispositivos de entrada

Obtención de Datosde Interés

(Sincronización de Tramas)

- Retención de Información arribada- Tratamiento de datos.- Identificación y configuración delDispositivos de entrada.

MantenedorTramas

-ImagenColor: byte[][]-skeleton: Int[][]

Imagen Relevante

-Imagen: byte[][]

Parámetros IR

-letra: string-SetEntrenamiento: bool

Características

-vectorHOG: double[]-celda: int

DispositivoDeEntrada

-estado: bool-ID: string

TramaColor

-metaData: byt e[][]

TramaSkeleton

-metadata: int[][]

-bin: int-solapamiento: int

+ObtenerImagenRelevante(im): void

+CrearCaracteristicas(): void

+Adquirir tramas(): void

+ProcesarImagen(): void

+VerificarConexion(): bool

-SegmentarImagen(): void

Controlador deadquisicion de datos

+AdquirirDatos(): void

+Iniciar(): void+CopiarMetadata(dest): void

:Caracteristicas:ImagenRelevante

:Controlador deAdquisicion de datos

:MantenedorTramas

3:[TramasListas]:Adquirir tramas()

AdquirirDatos() :DispositivoDeEntrada

2:[estado]: Iniciar()

1: estado := VerificarConexion()

3.1:CopiarMetadata(ImagenColor)

3.2:CopiarMetadata(skeleton)

3.3[skeleton!=null] ObtenerImagenRelevante(ImagenColor)

4: ProcesarImagen()4.1: CrearCaracteristicas()

Ademas de configurar losparámetros del dispositivo, Inicialos evento de sincronización de

tramasRecibe las Tramas de datos conuna ltencia de 30 tramas porsegundo

Interfaz HMI

Generar de Bancos deCaracteristicas

Generar ConjuntoClasificadores

Elegir Clasificador Óptimo

Elemento dealmacenamiento

(Acciones del Usuario)

Controlador de entrenamiento

conjunto clasificadores

-Clasificadores: Resultadoclasificador[]

Resultado cla sificador

-sigma: double

-error estimado: double

Set de Datos

Set de Entrenamiento

-Caracteristicas Negativas: double[][]-Caracteristicas Negativas: double[][]

Set de Prueba

Banco de Caracteristicas

Caracteristicas EntrenamientoCaracteristicas Prueba

Controlador de almacenamiento

Controlador de aplicacion

-Características: double[][] -Características: double[][]

-error real: double

+RecuperarDatos(letra): string[][]+GuardarDatos(datos): void

+GenerarBancosCaracteristicas(): void+GenerarConjuntoClasificadores(letra):void+ElegirClasificadorÓptimo(): void

+VisualizarResumenEntrenamiento(letra):void

Caracteristicas

-vectorC: double[]

+ExtraerCaracteristicas(imagen,letra):void

-AgregarAlBanco(vector,letra):void

+Generar(bancoDeCaracteristicas,letra):void

+EstimarResultados(sigma,boxC): void

-generalización: double-boxC: double

+AgregarAlConjunto(ResultadoClsificador): void

+AgregarSetEntrenamiento(caracteristica):void +AgregarSetPrueba(caracteristica):void

ClasificadorSVM

-alpha: double[][]

+Entrenar():double[][]

-supporVectors: double[][]

Figura 5. 6

:Controlador deentrenamiento

:Controlador dealmacenamiento

GenerarBancosCaracteristicas()

1. datos:=RecuperarDatos()

:Caracteristicas2:*Nuevo()

:Caracteristicas3:*ExtraerCaracteristicas(imagen,letra)

:BancoDeCaracteristicas

4: * AgregarAlBanco(caracteristica)

5:GuardarDatos(bancoDeCaracteristicas)Instancia un objetocaracterísticas

Emplea eldescriptor HOG

:Controlador de almacenamiento

GenerarConjuntoClasificadores()

1. datos:=RecuperarDatos(Datos)

2:Generar(Datos,letra):SetDeDatos

:SetDeEntrenamiento

SetdePrueba

2.1a:[entrenamiento]:AgregarSetEntrenamiento(datos)2.1b:[prueba]:AgregarSetPrueba(datos)

:ResultadoClasificador

3: EstimarResultados(sigma,boxC,SetDeDatos)

:ConjuntoClasificadores

4: AgregarAlConjunto(resultadoClasificador)

5:GuardarDatos(conjuntoClasificadores)

:ClasificadorSVM3.1: resultados:= Entrenar()

Asignación de losconjuntos deentrenamientos,dependinetes d e la letra

estima indices de erroresperado, error de

clasificación ygeneralización

:Controlador de almacenamiento1. datos:=RecuperarDatos(Datos)

:ClasificadorSVM

ElegirClasificadorOptimo()

:Controlador de Aplicación

2:VisualizarResumenEntrenamiento()

3: Entrenar()

4: GuardarDatos(ClsificadorSVM)

Calcula los vertores desoporte, coeficientes delagrange, etc.

Evaluación de pertenencia

Visualización del resultadoAdquisición de las

características de entrada

Interfaz HMI

(El usuario solo recibe unarespuesta visual)

Controlador deReconocimiento

+Clasificar()

Banco de clasificadores

-clasificadores: clasificador[24]

clasificadorSVM

-supportVectors: double[][]-coeficientesLagrange: double[][] Controlador de Aplicacion

+RealimentaciónVisual(clase): void

+Evaluar(caracteristicas):bool

ControladorAdquisición de datos

+Ver característica(): void+BuscarPertenencia(caracteristicas):intl

:Controlador deAdquisicion de datos

:ClasificadorSVM

Controlador de Aplicación

Clasificar()

1: dato:= VerCaractertistica()

:Banco de Clasificadores

2: clase:= BuscarPertenencia(dato)

2.1:[i=1,...24]Evaluar(dato)

3:[ReglaValida]RealimentacionVisual(clase)

Se busca la pertenencia para cadaclasificador dentro del Banco declasificadores

Se envia el mensaje cuando la Condicion qdetermina si el resultado es obtenido esvalido es verdadera

El mensaje es enviado al Controlador deAdquisición de datos, que es la clase que secomunica con la clase caracteristicas. Verelemento de adquisición de datos

Repositorio de Datos

Almacenamiento de DatosRecuperación de Datos

Servicio deAlmacenamiento

-nombre: string-letra: string-set: bool-usuario: string

clasificador

-letra: string-sigma: double-boxConstraint: double

coeficientes alpha

-letra: string-ruta de archivo: string coeficientes de traslacion

-letra: string-ruta de archivo: string

Vectores de Soporte

- letra: string-ruta de archivo: string

Imagen asociada

-nombre: string-ruta de imagen: string

Descriptor HOG

-letra: string

-celda:int-solapamiento:int-bins:int

Se compone de

Se compone deSe compone de

poseees interpretada por

+GuardarDatos(): void-RecuperarDatos(): void-Eliminar datos(): void

Usuario Base de datos

-Nombre: string-Password:int

+RechazaUsuario(): void+ValidarUsuario(): void+AutenticarUsuario():void

Conexion Base de datos

-Conexion: string-Estado: string

+AbrirConexion():void+CerrarConexion(): void

Controlador Base de datos

+Guardar(): void+Eliminar(): void+recuperar():void

Controlador memoria

+Guardar archivo(): void+Borrar archivo(): void+Leer archivo(): void

Consulta

+CrearRegistro(): void+ModificarRegistro():void

archivo

-nombre: string-estado: string

+Eliminar Registro(): void

+Abrir(): void+Cerrar(): void+leer():void

:Controlador dealmacenamiento

:UsuarioBaseDeDatos :Controlador memoria

:consulta

Transacción*()

1: ValidarUsuario()

ConexionBasededatos2. Abrir Conexión()

3.Transaccion*()

4. CerrarConexion()

:archivo

6. Transacción*()

5.AccederMemoria()

"Transacción*" este mensaje puedereemplazarse por cualquiera de los validos,como ser Guardar(), Borrar(), etc.

controlador de reconocimiento

+ActualizarBancoClasificadores(): void

Controlador almacenamiento

+RecuperarInfClasificadores(): void

clasificadorSVM

-supportVectors: double[][]-coeficientesLagrange: double[][]

+AgregarClasificador(clasificadorSVM): void

:Controlador deReconocimiento

:ClasificadorSVM:Controlador dealmacenamiento

ActualizarBancoClasificadores()

1: datos= RecuperarInfClasificadores()

:ClasificadorSVM

2: [i=1.2...24]Nuevo(datos(i))

3:[i=1...24]AgregarClasificador(clasificadorSVM)

Se realiza la operación para cada clasificadorque vaya a formar parte del Banco declasificadores

Parte IV. Desarrollo del Proyecto: Prototipo y Pruebas Capítulo 6. Implementación del Prototipo

CAPITULO 6.- IMPLEMENTACIÓN DEL PROTOTIPO.

DATOSENTRENAMIENTO

BD - Archivos

Adquisición de Datos

Reconocimiento

DISPOSITIVO DEENTRADA

entrenamiento

BASE DE CONOCIMIENTOS(BANCO DE CL ASIFICADORES

INTÉRPRETE

ENTRENADOR

ALMACENAMIENTO

Parte IV. Desarrollo del Proyecto: Prototipo y Pruebas Capítulo 7. Pruebas y Resultados del Prototipo

CAPITULO 7.- PRUEBAS Y RESULTADOS DELPROTOTIPO.

Figura 7. 7

6 ∗ 4 24

Tabla 7. 1 indicador de error previsto para el banco de clasificadores óptimos

Tabla 7. 2 Indicador de error de clasificación para el banco de clasificadores

Tabla 7. 3 Índice de generalización del banco de clasificadores

Tabla 7. 4 Distancias Euclideanas de las clases referidas a la letra “i”

Tabla 7. 5 Distancias Euclideanas de las clases referidas al primer grupo de la letra “i”, para condiciones

similares de iluminación a las de entrenamiento.

Tabla 7. 6 Distancias Euclideanas de las clases referidas al segundo y tercer grupo de la letra “i”, para

condiciones diferentes de iluminación a las de entrenamiento.

Parte V. Conclusiva Capítulo 8. Conclusiones y Recomendaciones

CAPITULO 8.- CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.

Material Anexo y Complementario Bibliografía

BIBLIOGRAFÍA

Material Anexo y Complementario Bibliografía

Material Anexo y Complementario Glosario de Términos

Glosario de Términos

Material Anexo y Complementario Anexo A

Anexo A. Diagramas de Clasescorrespondientes a la Arquitectura lógica

del sistema

MantenedorTramas

-ImagenColor: byte[][]-skeleton: Int[][]

Imagen Relevante

-Imagen: byte[][]

Parámetros IR

-letra: string-SetEntrenamiento: bool

Características

-vectorHOG: double[]

-celda: int

DispositivoDeEntrada

-estado: bool-ID: string

TramaColor

-metaData: byte[][]

TramaSkeleton

-metadata: int[][]

-bin: int-solapamiento: int

+ObtenerImagenRelevante(im): void

+CrearCaracteristicas(): void

+Adquirir tramas(): void

+ProcesarImagen(): void

+VerificarConexion(): bool

-SegmentarImagen(): void

Controlador de

adquisicion de datos

+AdquirirDatos(): void

+Iniciar(): void+CopiarMetadata(dest): void

Controlador de entrenamiento

conjunto clasificadores

-Clasificadores: Resultadoclasificador[]

Resultado clasificador

-sigma: double

-error estimado: double

Set de Datos

Set de Entrenamiento

Set de Prueba

Banco de Caracteristicas

Caracteristicas EntrenamientoCaracteristicas Prueba

Controlador de aplicacion

-Características: d ouble[][] -Características: d ouble[][]

-error real: double

+RecuperarDatos(letra): string[][]+GuardarDatos(datos): void

+GenerarBancosCaracteristicas(): void+GenerarConjuntoClasificadores(letra):void+ElegirClasificadorÓptimo(): void

+VisualizarResumenEntrenamiento(letra):void

Caracteristicas

-vectorC: double[]

+ExtraerCaracteristicas(imagen,letra):void

-AgregarAlBanco(vector,letra):void

+Generar(bancoDeCaracteristicas,letra):void

+EstimarResultados(sigma,boxC): void

-generalización: double-boxC: double

+AgregarAlConjunto(ResultadoClsificador): void

+AgregarSetEntrenamiento(caracteristica):void +AgregarSetPrueba(caracteristica):void

ClasificadorSVM

-alpha: double[][]

+Entrenar():double[][]

-supporVectors: double[][]

+Clasificar()

clasificadorSVM

-supportVectors: double[][]-coeficientesLagrange: double[][] Controlador de Aplicacion

+RealimentaciónVisual(clase): void

ControladorAdquisición de datos

+Ver característica(): void+BuscarPertenencia(caracteristicas):intl

-nombre: string-letra: string-set: bool-usuario: string

clasificador

-letra: string-sigma: double

-boxConstraint: double

coeficientes alpha

-letra: string-ruta de archivo: string coeficientes de traslacion

-letra: string-ruta de archivo: string

Vectores de Soporte

- letra: string-ruta de archivo: string

Imagen asociada

-nombre: string-ruta de imagen: string

Descriptor HOG

-letra: string-celda:int-solapamiento:int-bins:int

Se compone de

Se compone deSe compone de

posee es interpretada por

+GuardarDatos(): void-RecuperarDatos(): void-Eliminar da tos(): void

Usuario Base de datos

-Nombre: string-Password:int

+RechazaUsuario(): void+ValidarUsuario(): void+AutenticarUsuario():void

Conexion Base de datos

-Conexion: string-Estado: string

+AbrirConexion():void+CerrarConexion(): void

Controlador Base de datos

+Guardar(): void+Eliminar(): void+recuperar():void

Controlador memoria

+Guardar archivo(): void+Borrar archivo(): void+Leer archivo(): void

Consulta

+CrearRegistro(): void+ModificarRegistro():void

archivo

-nombre: string-estado: string

+Eliminar Registro(): void

+Abrir(): void+Cerrar(): void+leer():void

Material Anexo y Complementario Anexo B

Anexo B. Base de Datos para laimplementación del prototipo

La implementación fue desarrollada con la herramienta SQL Server 2008, a continuación se

muestra el código del script para la creación de la Base de Datos

Material Anexo y Complementario Anexo B

Material Anexo y Complementario Anexo C

Anexo C. Datos Técnicos de Kinect

Material Anexo y Complementario Anexo C

Material Anexo y Complementario Anexo E

Anexo D. Seudocódigo de algoritmos.

1 , 0 , 0; ≤

≤ 2 5 5 1 , 0 , 0 ∗ ≤ ∗ ≤ 2 5 5

∗ ∗ ∗ ∗

≤ 2 5 5 }

∗0 . 8 5 ; ∗ 0 . 1 5 .

óó≠0

_ ∗ 1 0 1; ∗ 1 0 1´, atan,,

0 ; 0 ;() ∗ ( ) ∗

: , : 180°, 0; ℎ 0; ∗ << 1 ∗ ℎ < < ( ) ∗ <()∗

,ℎ;() ∗ < , () ∗ < ,

min 12 0 : {0 ≤ ≤ , 1 , 2 , … , 0,

, } ⊂ 1, …} ≡ 1, … }\

min 12

12 12 [ ]

Sujeto a: 0 ≤ , ≤ , yNT , +

≡ | < , 1 > 0 , 1} ≡| < , 1 > 0 , 1}

, ∈ a r g ma x ∇ | ∈ } ∈ arg min ∇ | ∈ }

∇ 1 0

, , , 0 2 ( , ) , ,

≥ 0 < < 0 ≤ 0

Anexo E. Demostraciones y DeduccionesMatemáticas.

"" " 0" """ ≤ 0"

∗ ∗ ∗ 0 ∗ ≤ 0ℎ∗ 0 ∗ ≤ 0 ≥ 0 ≥ 0

∇∗ ∇ℎ∗

= ∇∗

= 0 ‖‖ ∗ ∗ 1 ≥ 0 1,2…

12 ‖‖ ∗ ∗ ∗ 1= 0

∇ 12 ‖‖ ∇= ∗ ∗ 1 0

∇ , ∂∂w 12 ‖‖ ∗ ∗ ∗ 1= 0

∂∂b 12 ‖‖ ∗ ∗ ∗ 1= 0

= 0 12 ∗ ∗ ∗ ∗

= ∗ ∗

= 0 ∗ = 0

,= 12 :

= 0 ; 0 ≤ ≤ 1 , … .

1 ∗ i ≠ 0

ΦΦ = ↔,

(2. 35)

, ex p ‖1 2‖222

, ex p ‖1 2‖222 exp 12 2 ∗ 1 ∗ 2 2222 , ex p 1222 ∗exp 2222 ∗exp 2 ∗ 1 ∗ 222

, ex p 12

22 ∗exp 22

22 ∗ 212

, 22! ∗ exp 1222 ∗ 1 ∗ exp 2222 ∗ 2∞0, Φ1 ∗ Φ2 12∞

, , , ∫

∫, ≥ 0

, exp ‖1 2‖222

, 22! ∗ exp 1222 ∗ 1 ∗ exp 2222 ∗ 2∞

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