LeeMed

[ES] La irrupción actual de los teléfonos inteligentes (smartphones) equipados con diversos sensores y herramientas nativas, propicia la posibilidad de crear una gran gama de aplicaciones para mejorar la vida de personas con discapacidades. Con este proyecto se pretende cubrir estos objetivos: explorar las distintas posibilidades que ofrece la plataforma Android para implementar métodos de interacción hombre-máquina adaptados a personas con discapacidad visual. Identificar las problemáticas que afectan a las personas con discapacidad visual en el ámbito sociosanitario. Desarrollar una aplicación de carácter social que contribuya a mejorar la calidad de vida de estas personas. Como resultado del trabajo, se ha desarrollado una aplicación software llamada LeeMed, que consiste en una app para la plataforma Android, dirigida a personas con discapacidad visual, para la consulta de prospectos de medicamentos a través de múltiples interfaces humanas. El trabajo ha abordado tres tipos de interfaces: la oral (órdenes de voz), la gestual y la convencional de menús y opciones (GUI)

Desarrollo de interfaces de usuario para una herramienta de telecontrol y automatización industrial

[ES] Este proyecto de fin de carrera aborda la actualización y refactorización de la aplicación Hecaton. Esta aplicación permite la monitorización y actuación en instalaciones industriales de manera remota a través de un interfaz web. Para ello hace uso de sensores y actuadores que, conectados a través de un equipo de adquisición de datos a un sistema informático servidor, permiten obtener, manipular y almacenar los datos y eventos recibidos. Hecaton ha sido desarrollado enteramente utilizando software libre. Además, el sistema permite ser personalizado, lo que posibilita su uso en todo tipo de escenarios, siendo el usuario quién define las reglas de funcionamiento. Este trabajo se trata del cuarto ciclo de desarrollo, pues la aplicación ha sido crea y ampliada en otros tres proyectos. En este último desarrollo se han actualizado las tecnologías y herramientas que forman parte de la aplicación. Se ha puesto especial énfasis en el rediseño de la interfaz web, adoptando el uso de las últimas tecnologías web que permiten un funcionamiento dinámico de la misma. Por otro lado se han corregido algunos errores de diseño e introducido el uso de nuevas herramientas para la gestión del proyecto software. Se trata por lo tanto de un ejercicio de refactorización software donde se ha puesto especial atención en conseguir un proyecto actualizado y que utilice metodologías de desarrollo actuales y que posibilite que sea actualizado en un futuro.

Smile detection for user interfaces

[EN]Perceptual User Interfaces (PUIs) aim at facilitating human-computer interaction with the aid of human-like capacities (computer vision, speech recognition, etc.). In PUIs, the human face is a central element, since it conveys not only identity but also other important information, particularly with respect to the user’s mood or emotional state. This paper describes both a face detector and a smile detector for PUIs. Both are suitable for real-time interaction.

Face description for perceptual user interfaces

[EN]We investigate mechanisms which can endow the computer with the ability of describing a human face by means of computer vision techniques. This is a necessary requirement in order to develop HCI approaches which make the user feel himself/herself perceived. This paper describes our experiences considering gender, race and the presence of moustache and glasses. This is accomplished comparing, on a set of 6000 facial images, two di erent face representation approaches: Principal Components Analysis (PCA) and Gabor lters. The results achieved using a Support Vector Machine (SVM) based classi er are promising and particularly better for the second representation approach.

Multiple face detection at different resolutions for perceptual user interfaces

[EN]This paper describes in detail a real-time multiple face detection system for video streams. The system adds to the good performance provided by a window shift approach, the combination of different cues available in video streams due to temporal coherence. The results achieved by this combined solution outperform the basic face detector obtaining a 98% success rate for around 27000 images, providing additionally eye detection and a relation between the successive detections in time by means of detection threads.

Hand pose detection for vision-based gesture interfaces

[EN]Vision-based applications designed for humanmachine interaction require fast and accurate hand detection. However, previous works on this field assume different constraints, like a limitation in the number of detected gestures, because hands are highly complex objects to locate. This paper presents an approach which changes the detection target without limiting the number of detected gestures. Using a cascade classifier we detect hands based on their wrists. With this approach, we introduce two main contributions: (1) a reliable segmentation, independently of the gesture being made and (2) a training phase faster than previous cascade classifier based methods. The paper includes experimental evaluations with different video streams that illustrate the efficiency and suitability for perceptual interfaces.