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dc.contributor.author
Ibañez, Rodrigo  
dc.contributor.author
Soria, Alvaro  
dc.contributor.author
Teyseyre, Alfredo Raul  
dc.contributor.author
Berdun, Luis Sebastian  
dc.contributor.author
Campo, Marcelo Ricardo  
dc.contributor.other
Rodrigues, João  
dc.contributor.other
Cardoso, Pedro  
dc.contributor.other
Monteiro, Jânio  
dc.contributor.other
Figueiredo, Mauro  
dc.date.available
2021-05-28T15:04:01Z  
dc.date.issued
2016  
dc.identifier.citation
Ibañez, Rodrigo; Soria, Alvaro; Teyseyre, Alfredo Raul; Berdun, Luis Sebastian; Campo, Marcelo Ricardo; A Comparative Study of Machine Learning Techniques for Gesture Recognition using Kinect; Igi Publ; 2016; 1-22  
dc.identifier.isbn
9781522504351  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/132738  
dc.description.abstract
Progress and technological innovation achieved in recent years, particularly in the area of entertainment and games, have promoted the creation of more natural and intuitive human-computer interfaces. Forexample, natural interaction devices such as Microsoft Kinect allow users to explore a more expressive way of human-computer communication by recognizing body gestures. In this context, several SupervisedMachine Learning techniques have been proposed to recognize gestures. However, scarce research works have focused on a comparative study of the behavior of these techniques. Therefore, this chapter presentsan evaluation of 4 Machine Learning techniques by using the Microsoft Research Cambridge (MSRC-12) Kinect gesture dataset, which involves 30 people performing 12 different gestures. Accuracy was evaluated with different techniques obtaining correct-recognition rates close to 100% in some results. Briefly, the experiments performed in this chapter are likely to provide new insights into the application of Machine Learning technique to facilitate the task of gesture recognition.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Igi Publ  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
MACHINE LEARNING  
dc.subject
KINECT  
dc.subject
GESTURE RECOGNITION  
dc.subject
SKELETON DATA  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
A Comparative Study of Machine Learning Techniques for Gesture Recognition using Kinect  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.type
info:eu-repo/semantics/bookPart  
dc.type
info:ar-repo/semantics/parte de libro  
dc.date.updated
2021-01-27T20:25:49Z  
dc.journal.pagination
1-22  
dc.journal.pais
Estados Unidos  
dc.description.fil
Fil: Ibañez, Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Soria, Alvaro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Teyseyre, Alfredo Raul. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Berdun, Luis Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Campo, Marcelo Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.igi-global.com/book/handbook-research-human-computer-interfaces/146921  
dc.conicet.paginas
22  
dc.source.titulo
Handbook of Research on Human-Computer Interfaces, Developments, and Applications