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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 518685 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 518685

Título del libro: 2008 8th Ieee International Conference On Automatic Face And Gesture Recognition, Fg 2008
Título del capítulo: Qualification of arm gestures using hidden markov models

Autores UNAM:
RONALD STUART LEDER;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2008

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Palabras clave:

Arm gestures; Arm movements; Healthy persons; Kullback-Leibler; Stroke patients; Visual systems; Computational grammars; Face recognition; Hidden Markov models; Object recognition; Patient rehabilitation; Gesture recognition

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Resumen:

We propose the use of hidden Markov models (HMMs) to qualify arm gestures. A HMM is trained based on the reference or correct gesture. Then, samples of the gesture that we want to score are used to train a second HMM. Both HMMs are compared, and a measure of their similarity is used to qualify the gesture. We used 3 different metrics to compare HMMs: Levinson, Kullback-Leibler and Porikli. For this, a visual system was developed to track a person's arm, which serves as input to the models that qualify the gestures. We applied this method to qualify the arm movements of stroke patients under rehabilitation. We analyzed three therapeutic gestures: flexion, circular and abduction. A HMM is trained to represent the movement of a healthy person for each gesture, which is compared with the HMMs obtained for each patient. The results are compared with the scales that are used in therapy. From the analysis of several experiments, the Porikli metric was the best to qualify the three gestures, in terms of the motricity index. © 2008 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781424421541
Editorial:

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/AFGR.2008.4813400