Segmentación de manos en imágenes en primera persona empleando Deep Learning

Abstract

Durante los últimos años, el aprendizaje automático ha permitido avances significativos en gran cantidad de áreas del conocimiento, y especialmente en ingeniería. Siguiendo esta tendencia, este trabajo busca contribuir a un sistema de rehabilitación de manos potenciado por el uso de realidad aumentada haciendo uso de las herramientas de Deep Learning más utilizadas en aplicaciones de visión artificial. Se propone a continuación un sistema automático de detección de manos en imágenes, mostrando además su proceso de diseño. Los resultados obtenidos demuestran que es posible utilizar las arquitecturas sencillas utilizadas para realizar segmentación semántica en ciertos problemas de segmentación de instancias con buenos resultados.

In recent years, Machine Learning has enabled a great amount of progress in many disciplines, especially engineering. Following this trend, this project aims to contribute an augmented reality-based hand function rehabilitation system using state-of-the-art Deep Learning solutions for computer vision applications. This proyect proposes an automated hand detection system and shows its design process. Results show that the simple architectures used in semantic segmentation can also be successfully used in some instance segmentation problems.