Reconocimiento de gestos estáticos de la mano usando Mediapipe y KNN para interfaces hombre–maquina.
El reconocimiento de gestos de mano es clave en la interacción humano–computadora, desde interfaces táctiles hasta no táctiles. Este trabajo presenta un sistema estático de reconocimiento de gestos con cámara web basado en MediaPipe Hands para la extracción automática de 21 landmarks y un clasificad...
Shranjeno v:
| Glavni avtor: | |
|---|---|
| Drugi avtorji: | , |
| Format: | article |
| Jezik: | spa |
| Izdano: |
2025
|
| Teme: | |
| Online dostop: | https://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/27133 |
| Oznake: |
Označite
Brez oznak, prvi označite!
|
| _version_ | 1854602088459272192 |
|---|---|
| author | Encalada, María |
| author2 | Chuquitarco, Kevin Reyna, Kevin |
| author2_role | author author |
| author_facet | Encalada, María Chuquitarco, Kevin Reyna, Kevin |
| author_role | author |
| collection | Repositorio Escuela Politécnica Nacional |
| dc.creator.none.fl_str_mv | Encalada, María Chuquitarco, Kevin Reyna, Kevin |
| dc.date.none.fl_str_mv | 2025-12-03T12:46:49Z 2025-12-03T12:46:49Z 2025-11 |
| dc.identifier.none.fl_str_mv | Encalada, M., Chuquitarco, K., & Reyna, K. (2025). Reconocimiento de gestos estáticos de la mano usando Mmediapipe y KNN para interfaces hombre–maquina. Memorias, XXXIII Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica, (2), 6-10. 9789907002256 https://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/27133 |
| dc.language.none.fl_str_mv | spa |
| dc.publisher.none.fl_str_mv | Quito : EPN, 2025. |
| dc.rights.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.source.none.fl_str_mv | reponame:Repositorio Escuela Politécnica Nacional instname:Escuela Politécnica Nacional instacron:EPN |
| dc.subject.none.fl_str_mv | OPENCV APRENDIZAJE AUTOMÁTICO VISIÓN POR COMPUTADORA KNN MEDIAPIPE RECONOCIMIENTO DE GESTOS INTERACCIÓN HUMANO–COMPUTADORA |
| dc.title.none.fl_str_mv | Reconocimiento de gestos estáticos de la mano usando Mediapipe y KNN para interfaces hombre–maquina. |
| dc.type.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/article |
| description | El reconocimiento de gestos de mano es clave en la interacción humano–computadora, desde interfaces táctiles hasta no táctiles. Este trabajo presenta un sistema estático de reconocimiento de gestos con cámara web basado en MediaPipe Hands para la extracción automática de 21 landmarks y un clasificador k-vecinos más cercanos (KNN). Las coordenadas normalizadas (x, y, z) se emplean como vectores de entrada y los datos se almacenan en archivos.npy. El modelo se entrena en scikit-learn y se serializa con Joblib. El sistema funciona en tiempo real en hardware convencional sin GPU, con baja latencia. Evaluamos dos escenarios: (A) 5 clases con ≈ ⟨muestras A⟩ muestras/clase, y (B) 26 clases (alfabeto) con ≈ ⟨muestras B⟩ muestras/clase, obteniendo alta precisión global y buen desempeño por clase. |
| eu_rights_str_mv | openAccess |
| format | article |
| id | EPN_219ecad3b09be04d6e1fec32fcbc6c16 |
| identifier_str_mv | Encalada, M., Chuquitarco, K., & Reyna, K. (2025). Reconocimiento de gestos estáticos de la mano usando Mmediapipe y KNN para interfaces hombre–maquina. Memorias, XXXIII Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica, (2), 6-10. 9789907002256 |
| instacron_str | EPN |
| institution | EPN |
| instname_str | Escuela Politécnica Nacional |
| language | spa |
| network_acronym_str | EPN |
| network_name_str | Repositorio Escuela Politécnica Nacional |
| oai_identifier_str | oai:bibdigital.epn.edu.ec:15000/27133 |
| publishDate | 2025 |
| publisher.none.fl_str_mv | Quito : EPN, 2025. |
| reponame_str | Repositorio Escuela Politécnica Nacional |
| repository.mail.fl_str_mv | . |
| repository.name.fl_str_mv | Repositorio Escuela Politécnica Nacional - Escuela Politécnica Nacional |
| repository_id_str | 1553 |
| spelling | Reconocimiento de gestos estáticos de la mano usando Mediapipe y KNN para interfaces hombre–maquina.Encalada, MaríaChuquitarco, KevinReyna, KevinOPENCVAPRENDIZAJE AUTOMÁTICOVISIÓN POR COMPUTADORAKNNMEDIAPIPERECONOCIMIENTO DE GESTOSINTERACCIÓN HUMANO–COMPUTADORAEl reconocimiento de gestos de mano es clave en la interacción humano–computadora, desde interfaces táctiles hasta no táctiles. Este trabajo presenta un sistema estático de reconocimiento de gestos con cámara web basado en MediaPipe Hands para la extracción automática de 21 landmarks y un clasificador k-vecinos más cercanos (KNN). Las coordenadas normalizadas (x, y, z) se emplean como vectores de entrada y los datos se almacenan en archivos.npy. El modelo se entrena en scikit-learn y se serializa con Joblib. El sistema funciona en tiempo real en hardware convencional sin GPU, con baja latencia. Evaluamos dos escenarios: (A) 5 clases con ≈ ⟨muestras A⟩ muestras/clase, y (B) 26 clases (alfabeto) con ≈ ⟨muestras B⟩ muestras/clase, obteniendo alta precisión global y buen desempeño por clase.Quito : EPN, 2025.2025-12-03T12:46:49Z2025-12-03T12:46:49Z2025-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleEncalada, M., Chuquitarco, K., & Reyna, K. (2025). Reconocimiento de gestos estáticos de la mano usando Mmediapipe y KNN para interfaces hombre–maquina. Memorias, XXXIII Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica, (2), 6-10.9789907002256https://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/27133spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Escuela Politécnica Nacionalinstname:Escuela Politécnica Nacionalinstacron:EPN2025-12-03T12:46:49Zoai:bibdigital.epn.edu.ec:15000/27133Institucionalhttps://bibdigital.epn.edu.ec/Universidad públicahttps://www.epn.edu.ec/https://bibdigital.epn.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:15532025-12-03T12:46:49Repositorio Escuela Politécnica Nacional - Escuela Politécnica Nacionalfalse |
| spellingShingle | Reconocimiento de gestos estáticos de la mano usando Mediapipe y KNN para interfaces hombre–maquina. Encalada, María OPENCV APRENDIZAJE AUTOMÁTICO VISIÓN POR COMPUTADORA KNN MEDIAPIPE RECONOCIMIENTO DE GESTOS INTERACCIÓN HUMANO–COMPUTADORA |
| status_str | publishedVersion |
| title | Reconocimiento de gestos estáticos de la mano usando Mediapipe y KNN para interfaces hombre–maquina. |
| title_full | Reconocimiento de gestos estáticos de la mano usando Mediapipe y KNN para interfaces hombre–maquina. |
| title_fullStr | Reconocimiento de gestos estáticos de la mano usando Mediapipe y KNN para interfaces hombre–maquina. |
| title_full_unstemmed | Reconocimiento de gestos estáticos de la mano usando Mediapipe y KNN para interfaces hombre–maquina. |
| title_short | Reconocimiento de gestos estáticos de la mano usando Mediapipe y KNN para interfaces hombre–maquina. |
| title_sort | Reconocimiento de gestos estáticos de la mano usando Mediapipe y KNN para interfaces hombre–maquina. |
| topic | OPENCV APRENDIZAJE AUTOMÁTICO VISIÓN POR COMPUTADORA KNN MEDIAPIPE RECONOCIMIENTO DE GESTOS INTERACCIÓN HUMANO–COMPUTADORA |
| url | https://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/27133 |