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Redes Neuronales

                Carlos Triana
           Jonathan Alvarado
           Esteban Sifuentes
            Osvaldo Hinojosa
Control de ventanas del SO por
medio de Kinect

Nuestro proyecto trata sobre el control de las
ventanas de Gnome por medio de movimientos
de la mano, los cuales serán interpretados por
Kinect.

El control de las ventanas constará de
maximizar, minimizar, modificar el tamaño de
las ventanas y moverlas de lugar.
Pre-procesamiento
La primera etapa que realizamos fue la del pre-
procesamiento.

Nuestro pre-procesamiento consta de obtener
los valores de las coordenadas del movimiento
de la mano o el dedo que detecte Kinect.

Luego de obtener los valores, nosotros solo
mostramos a la entrada de la red los valores
que realmente se necesitan (valor de x1, valor
de x2).
Coordenadas pre-procesamiento
Clasificar movimiento

Para esta entrega creamos sólo una capa de la
red para con la cual clasificamos si los
movimientos son hacia la izquierda o hacia la
derecha.
Como entrada a esta neurona utilizamos un
arreglo con n coordenadas, cada coordenada
consta de un conjunto de coordenadas x,y.

Estas coordenadas x,y son los pixeles en la
imagen que detecta el Kinect. Kinect solo
detecta una imagen de 640 x 480, comenzando
por la esquina superior izquierda y avanzando
hacia la derecha.
Para obtener nuestra salida, la cual nos dice si
el movimiento es hacia la izquierda o hacia la
derecha, se compara con el valor 320 ya que
es el valor medio de la ventana.

Por lo tanto si al calcular la sumatoria de las
entradas por los pesos el valor obtenido es
mayor a 320 es un movimiento a la derecha, si
es menor sería clasificado como un movimiento
a la izquierda
Desde python mandamos llamar al programa
en Processing, luego después que se realiza el
movimiento con la mano, processing nos
guarda todas coordenadas de los movimientos
en un txt, de manera que cuando termina la
ejecución del .pde, python entra a ese .txt y los
valores de cada salto de línea los pone en un
vector de n = 2.
Al final se forman los vectores de entrada con
esas coordenadas generadas por processing, y
se compara con un valor que nosotros
definimos como constante que es la
coordenada central de x de los límites de los
pixeles en el eje x del kinect.

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  • 1. Redes Neuronales Carlos Triana Jonathan Alvarado Esteban Sifuentes Osvaldo Hinojosa
  • 2. Control de ventanas del SO por medio de Kinect Nuestro proyecto trata sobre el control de las ventanas de Gnome por medio de movimientos de la mano, los cuales serán interpretados por Kinect. El control de las ventanas constará de maximizar, minimizar, modificar el tamaño de las ventanas y moverlas de lugar.
  • 3. Pre-procesamiento La primera etapa que realizamos fue la del pre- procesamiento. Nuestro pre-procesamiento consta de obtener los valores de las coordenadas del movimiento de la mano o el dedo que detecte Kinect. Luego de obtener los valores, nosotros solo mostramos a la entrada de la red los valores que realmente se necesitan (valor de x1, valor de x2).
  • 5. Clasificar movimiento Para esta entrega creamos sólo una capa de la red para con la cual clasificamos si los movimientos son hacia la izquierda o hacia la derecha.
  • 6. Como entrada a esta neurona utilizamos un arreglo con n coordenadas, cada coordenada consta de un conjunto de coordenadas x,y. Estas coordenadas x,y son los pixeles en la imagen que detecta el Kinect. Kinect solo detecta una imagen de 640 x 480, comenzando por la esquina superior izquierda y avanzando hacia la derecha.
  • 7. Para obtener nuestra salida, la cual nos dice si el movimiento es hacia la izquierda o hacia la derecha, se compara con el valor 320 ya que es el valor medio de la ventana. Por lo tanto si al calcular la sumatoria de las entradas por los pesos el valor obtenido es mayor a 320 es un movimiento a la derecha, si es menor sería clasificado como un movimiento a la izquierda
  • 8. Desde python mandamos llamar al programa en Processing, luego después que se realiza el movimiento con la mano, processing nos guarda todas coordenadas de los movimientos en un txt, de manera que cuando termina la ejecución del .pde, python entra a ese .txt y los valores de cada salto de línea los pone en un vector de n = 2.
  • 9. Al final se forman los vectores de entrada con esas coordenadas generadas por processing, y se compara con un valor que nosotros definimos como constante que es la coordenada central de x de los límites de los pixeles en el eje x del kinect.