Tecnología de visión artificial 3D para detectar movimientos en personas con condiciones musculares diversas a través de un aplicativo informático

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v2i42.2714

Palabras clave:

visión artificial, condiciones musculares diversas, inclusión educativa, transformación digital, inteligencia artificial

Resumen

en este artículo, se presenta una aplicación informática que utiliza la tecnología de inteligencia artificial conocida como visión 3D. Esta aplicación ofrece una forma sencilla de permitir la interacción de personas que padecen condiciones musculares diversas con un computador. A pesar de la abundancia de dispositivos en el mercado capaces de detectar movimientos y reconocer gestos, existe una escasez de desarrollos específicos que les faciliten el acceso y uso de los medios de información y comunicación orientados a personas con limitaciones motoras. Los resultados obtenidos al utilizar esta aplicación indican que es una herramienta útil cuando se integra en un proceso de inclusión social, permitiendo a las personas con condiciones musculares diversas ingresarse a entornos laborales y educativos de manera más efectiva.

Citas

Bautista L., Archila J. (2011) Visión artificial aplicada en sistemas de realidad aumentada. En 3er Congreso Internacional de Ingeniería Mecatrónica – UNAB, Vol. 2, No 1.

Chen, M., Duan, Z., Lan, Z., & Yi, S. (2023). Scene reconstruction algorithm for unstructured weak-texture regions based on stereo vision. Applied Sciences, 13(11), 6407.

Castro, G. Z., Guerra, R. R., & Guimarães, F. G. (2023). Automatic translation of sign language with multi-stream 3D CNN and generation of artificial depth maps. Expert Systems with Applications, 215, 119394.

Figueroa, Y., Arias, L., Mendoza, D., Velasco, N., Rea, S., & Hallo, V. (2018). Autonomous video surveillance application using artificial vision to track people in restricted areas. In Developments and Advances in Defense and Security: Proceedings of the Multidisciplinary International Conference of Research Applied to Defense and Security (MICRADS 2018) (pp. 58-68). Springer International Publishing.

Gómez, J. (2010) Discapacidad en Colombia: reto para la inclusión en capital humano. Colombia Líder. Bogotá: Fundación Saldarriaga Concha.

Huynh-The, T., Pham, Q. V., Pham, X. Q., Nguyen, T. T., Han, Z., & Kim, D. S. (2023). Artificial intelligence for the metaverse: A survey. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 117, 105581.

Jones, C. R., Trott, S., & Bergen, B. (2023). EPITOME: Experimental Protocol Inventory for Theory Of Mind Evaluation. In First Workshop on Theory of Mind in Communicating Agents.

Juegos infantiles (2023). Juegos infantiles en línea. [Online]. Disponible en: http://www.juegosinfantiles.com/locos/guerradeglobosdeagua.html Fecha de acceso: septiembre de 2023.

Luo, X., Sun, Q., Yang, T., He, K., & Tang, X. (2023). Nondestructive determination of common indicators of beef for freshness assessment using airflow-three dimensional (3D) machine vision technique and machine learning. Journal of Food Engineering, 340, 111305.

Mahajan, H. B., Uke, N., Pise, P., Shahade, M., Dixit, V. G., Bhavsar, S., & Deshpande, S. D. (2023). Automatic robot Manoeuvres detection using computer vision and deep learning techniques: A perspective of internet of robotics things (IoRT). Multimedia Tools and Applications, 82(15), 23251-23276.

Mauri, C. (2004). Interacción persona-ordenador mediante cámaras Webcam. InJ. Lorés and R. Navarro (Eds.), Proceedings of V Congress Interacción Human-Computer, pp. 366–367. Lleida, Spain: Arts Gràfiques Bobalà SL.

Miao, R., Liu, W., Chen, M., Gong, Z., Xu, W., Hu, C., & Zhou, S. (2023). Occdepth: A depth-aware method for 3d semantic scene completion. arXiv preprint arXiv:2302.13540.

Minijuegos (2023). Minijuegos en linea. [Online]. Disponible en: http://www.minijuegos.com/juego/super Fecha de acceso: septiembre de 2023.

Montalvo, M. (2010). Técnicas de visión estereoscópica para determinar la estructura tridimensional de la escena. Doctoral tesis, Universidad Complutense de Madrid, España.

OpenNI (2023). OpenNI user guide. [Online]. Disponible en: https://github.com/OpenNI/OpenNI/blob/master/Documentation/OpenNI_UserGuide.pdf Fecha de acceso: septiembre de 2023.

Ramos, D. (2013). Estudio cinemático del cuerpo humano mediante Kinect. Trabajo de grado en Telecomunicaciones, Escuela Técnica De Telecomunicaciones, Universidad Politécnica de Madrid, España.

Sánchez, J., Cardona, H. & Jiménez, J. (2023) Potencialidades del uso de las herramientas informáticas para la optimización del acceso a la oferta educativa de personas adultas con trastornos neuromusculares que habitan en el Área Metropolitana del Valle de Aburrá. En: XX Congreso Latino - Iberoamericano de Gestión Tecnológica y de la Innovación - ALTEC 2023, Paraná, Argentina.

Song, Y., Demirdjian, D. (2010) Continuous body and hand gesture recognition for natural human-computer interaction. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, vol. 1, No. 1, pp. 111-148.

Villaverde, I. (2009). On computational intelligence tools for vision based navigation of mobile robots. Doctoral thesis. , Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of the Basque Country, España.

Zhengyou, Z. (2012). Microsoft kinect sensor and its effect. Multimedia at Work, IEEE Computer Society, pp. 4-10.

Publicado

2023-12-20 — Actualizado el 2023-12-21

Versiones

Cómo citar

Marín Cano, A., Romero Acero, Álvaro, & Jiménez Builes, J. A. (2023). Tecnología de visión artificial 3D para detectar movimientos en personas con condiciones musculares diversas a través de un aplicativo informático. REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA), 2(42), 115–121. https://doi.org/10.24054/rcta.v2i42.2714 (Original work published 20 de diciembre de 2023)