• español
  • English
  • français
  • Deutsch
  • português (Brasil)
  • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Listar

    Todo UVaDOCComunidadesPor fecha de publicaciónAutoresMateriasTítulos

    Mi cuenta

    Acceder

    Estadísticas

    Ver Estadísticas de uso

    Compartir

    Ver ítem 
    •   UVaDOC Principal
    • PRODUCCIÓN CIENTÍFICA
    • Institutos de Investigación
    • Instituto de las Tecnologías Avanzadas en la Producción (ITAP)
    • ITAP - Artículos de revista
    • Ver ítem
    •   UVaDOC Principal
    • PRODUCCIÓN CIENTÍFICA
    • Institutos de Investigación
    • Instituto de las Tecnologías Avanzadas en la Producción (ITAP)
    • ITAP - Artículos de revista
    • Ver ítem
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano

    Exportar

    RISMendeleyRefworksZotero
    • edm
    • marc
    • xoai
    • qdc
    • ore
    • ese
    • dim
    • uketd_dc
    • oai_dc
    • etdms
    • rdf
    • mods
    • mets
    • didl
    • premis

    Citas

    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/61780

    Título
    Lightweight real-time hand segmentation leveraging MediaPipe landmark detection
    Autor
    Sánchez Brizuela, GuillermoAutoridad UVA
    Cisnal De La Rica, AnaAutoridad UVA Orcid
    Fuente López, Eusebio de laAutoridad UVA Orcid
    Fraile Marinero, Juan CarlosAutoridad UVA Orcid
    Pérez Turiel, JavierAutoridad UVA Orcid
    Año del Documento
    2023
    Editorial
    Springer
    Descripción
    Producción Científica
    Documento Fuente
    Virtual Reality, 2023.
    Resumen
    Real-time hand segmentation is a key process in applications that require human–computer interaction, such as gesture rec- ognition or augmented reality systems. However, the infinite shapes and orientations that hands can adopt, their variability in skin pigmentation and the self-occlusions that continuously appear in images make hand segmentation a truly complex problem, especially with uncontrolled lighting conditions and backgrounds. The development of robust, real-time hand segmentation algorithms is essential to achieve immersive augmented reality and mixed reality experiences by correctly interpreting collisions and occlusions. In this paper, we present a simple but powerful algorithm based on the MediaPipe Hands solution, a highly optimized neural network. The algorithm processes the landmarks provided by MediaPipe using morphological and logical operators to obtain the masks that allow dynamic updating of the skin color model. Different experiments were carried out comparing the influence of the color space on skin segmentation, with the CIELab color space chosen as the best option. An average intersection over union of 0.869 was achieved on the demanding Ego2Hands dataset running at 90 frames per second on a conventional computer without any hardware acceleration. Finally, the proposed seg- mentation procedure was implemented in an augmented reality application to add hand occlusion for improved user immer- sion. An open-source implementation of the algorithm is publicly available at https://github.com/itap-robotica-medica/light weight-hand-segmentation.
    Materias Unesco
    33 Ciencias Tecnológicas
    Palabras Clave
    Augmented reality
    Hand segmentation
    MediaPipe
    Online processing
    Semantic segmentation
    ISSN
    1359-4338
    Revisión por pares
    SI
    DOI
    10.1007/s10055-023-00858-0
    Patrocinador
    Ministerio de Ciencia e Innovación (under Grant Agreement No. RTC2019-007350-1)
    Publicación en abierto financiada por el Consorcio de Bibliotecas Universitarias de Castilla y León (BUCLE), con cargo al Programa Operativo 2014ES16RFOP009 FEDER 2014-2020 DE CASTILLA Y LEÓN, Actuación:20007-CL - Apoyo Consorcio BUCLE
    Version del Editor
    https://link.springer.com/article/10.1007/s10055-023-00858-0
    Propietario de los Derechos
    © 2023 The Author(s)
    Idioma
    eng
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/61780
    Tipo de versión
    info:eu-repo/semantics/publishedVersion
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • ITAP - Artículos de revista [53]
    Mostrar el registro completo del ítem
    Ficheros en el ítem
    Nombre:
    Lightweight-real‑time-hand-segmentation.pdf
    Tamaño:
    1.363Mb
    Formato:
    Adobe PDF
    Thumbnail
    Visualizar/Abrir
    Atribución 4.0 InternacionalLa licencia del ítem se describe como Atribución 4.0 Internacional

    Universidad de Valladolid

    Powered by MIT's. DSpace software, Version 5.10