Estudio comparativo de algoritmos de reconocimiento de gestos

Abstract

El presente proyecto de titulación tiene como objetivo realizar un estudio comparativo entre los algoritmos de reconocimiento de gestos de FTL, 1, P, Q y Penny Pincher, con el uso de los datasets de NicIcon, Hhreco y Alfabeto Utopiano. El resultado de este trabajo es poder demostrar, con cuadros estadísticos, ¿cuál de los algoritmos resulta ser más eficiente, para facilitar el proceso de selección, al momento de requerirse incorporar interacciones naturales mediante gestos en las aplicaciones de software? Para la experimentación se realizó un ambiente de pruebas, desarrollado en JavaScript. Se definieron los datasets candidatos para cada uno de los datasets a comparar, y todas las pruebas se realizaron en el mismo computador. Con ello, se pudieron llevar a cabo todos los algoritmos a un mismo nivel, con el fin de asegurar que los resultados de las comparaciones no puedan ser alterados por variables externas. Antes de iniciar la experimentación, se establecieron hipótesis, con la intención de predecir los posibles resultados según el grado de dificultad de cada database. Se evaluaron la cantidad de gestos similares antes y después del resampling de las representaciones del dataset. En consecuencia, se pudieron definir rangos de error que podrían llegar a tener los resultados finales de cada dataset. Con los resultados finales, se buscó obtener el tiempo de reconocimiento, la tasa de reconocimiento y la tasa de error de un algoritmo según el gesto evaluado. Con estos resultados, se analizaron y compararon las hipótesis, para definir el algoritmo más eficiente. Gracias al uso de la herramienta estadística de Excel, estos resultados pueden ser mejor observados y analizados para mostrar en gráficos las deducciones obtenidas de la experimentación del proyecto, y así definir los mejores algoritmos de reconocimiento.