INTERFAZ DE RECONOCIMIENTO DE MOVIMIENTOS PARA EL LENGUAJE DE SEÑAS MEXICANO IMPLEMENTANDO EL KINECT

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1 INTERFAZ DE RECONOCIMIENTO DE MOVIMIENTOS PARA EL LENGUAJE DE SEÑAS MEXICANO IMPLEMENTANDO EL KINECT Resumen Con el avance de la tecnología y el desarrollo de nuevas aplicaciones que facilitan la vida cotidiana son más empleadas, por tal motivo en este trabajo se estudió el lenguaje de señas, ocupando principalmente palabras y el abecedario utilizando los movimientos más comunes para desarrollar una interfaz interactiva que traduzca palabras del lenguaje de señas mexicano al idioma español, lo que es un preámbulo al desarrollo de una interfaz terapéutica para el área de gerontología, usando la tecnología del kinect de Microsoft; la metodología empleada para el desarrollo, es scrum que es ágil y flexible para gestionar el desarrollo de software. Palabras claves kinect, reconocimiento Erika López González Juan A. Antonio Velázquez Roberto Alejo Eleuterio Leopoldo Gil Antonio 1. INTRODUCCIÓN Uno de los dispositivos que ha surgido en la actualidad es el Microsoft kinect, el objetivo de este trabajo es utilizar esa tecnología para generar una interfaz traductora de palabras del lenguaje de señas que sirva como base en la toma de movimientos para las terapias que se aplican en la Gerontología y puedan ofrecer una mejor calidad de vida al adulto mayor. La universidad CES de Colombia publicó el artículo Traducción automática del lenguaje dactilológico de sordos y sordomudos mediante sistemas adaptativos. En este artículo se presenta el desarrollo de un sistema integrado de hardware y software, para el reconocimiento automático del lenguaje dactilológico de señas Betancur B.D[1 ]. El hardware está compuesto por un sistema inalámbrico adherido a un guante, el cual posee un conjunto de sensores que capturan una serie de señales generadas por los movimientos gestuales de la mano, y un modelo por adaptación basado en los principios de la computación neuronal, el cual permite su reconocimiento en términos de un lenguaje dactilológico en particular. Los resultados arrojados por el sistema integrado mostraron gran efectividad en el reconocimiento de las vocales que conforman el lenguaje dactilológico en español, esto gracias a la capacidad que posee el modelo de asociar un conjunto de señales de entrada, sin embargo la principal desventaja que presenta este proyecto es el uso del guante dactilológico ya que es un dispositivo construido por múltiples sensores en cada dedo, lo cual hace que la fabricación y uso de dicho dispositivo no sea rentable y el coste sea mayor. Microsoft también tiene en desarrollo programas para ayudar a ciegos y sordos en el Centro de Investigación de Microsoft en India Escandell D.[2], los programas tienen dos objetivos, uno de ellos es traducir las señas realizadas por un usuario a texto, y otra es representar en el monitor el texto introducido por un usuario mediante imágenes, Onís, es un proyecto argentino desarrollado por 5 alumnos, el cual principalmente tiene los mismos objetivos que los proyectos desarrollados por Microsoft. Además Daniel Martínez Capilla de la Universidad de Tennessee desarrollo un Traductor del Lenguaje de Señas usando Microsoft Kinect XBOX 360 basándose en los movimientos del cuerpo y estos los obtiene con la ayuda de la API Skeleton la cual simula el cuerpo y permite identificar los movimientos Martínez C.D. [3]. En México no se han difundido proyectos implementando el Kinect, se ha optado por otras alternativas como el uso de un guante electrónico que transforma movimientos de la mano en palabras que aparecen escritas en una pantalla de cristal líquido desarrollado por alumnos del Instituto Politécnico Nacional (IPN) Becerril D.J et.al. [4]. Una de las principales limitaciones que presentan las personas con discapacidad auditiva está directamente relacionada con su dificultad para interactuar con otras personas, ya sea de forma verbal o a través de sistemas auxiliares basados en voz y audio. Por consecuencia la 18 al 20 de febrero Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería. UABC. Copyright Tijuana, Baja California, México. 129

2 dificultad que la práctica y el uso del lenguaje de señas, obstaculizan establecer una comunicación por parte de los educandos con discapacidad auditiva, se propone un software interactivo por medio de kinect que ayude a practicar el lenguaje de señas por medio de reconocimiento de movimientos. 2. TÉCNICAS El kinect es un dispositivo creado por Microsoft para su videoconsola Xbox 360. Permite a los usuarios controlar e interactuar con la consola sin necesidad de tener contacto físico con un controlador de videojuegos tradicional, mediante una interfaz natural de usuario que reconoce gestos, comandos de voz, y objetos e imágenes. El sensor Kinect es capaz de capturar el mundo que lo rodea en 3D mediante la combinación de la información obtenida de la cámara RGB y del sensor de profundidad. El resultado de esta combinación es una imagen RGB-D (color + profundidad) con una resolución de 320x240, donde a cada uno de los píxeles se le asigna dicha información. Microsoft [6]. El nombre Scrum deriva de una analogía con el Rugby: en este deporte se llama Scrum una manera de reiniciar rápidamente el juego cuando se haya interrumpido por alguna infracción accidental, así Scrum se ha desarrollado anteponiendo las prioridades de unos proyectos concretos a las reglas de la Ingeniería del Software. Scrum es una metodología ágil y flexible para gestionar el desarrollo de software, Softeng [8]. 2.1 PRODUCT BACKLOG En esta fase del proyecto se determinaron y analizaron las principales ideas y se priorizaron, en este sentido el conocer la estructura básica y nomenclatura del lenguaje de señas estándar en México; trabajar con una implementación adecuada del Kinect como herramienta para leer el lenguaje de señas. 3 Gb Memoria RAM. Skeletal Tracking que permite reconocer el cuerpo y seguir acciones.[9] Api Skeleton. SkeletonFrame. Shape (es un UIElement de windows para dibujar formas, con el se dibujaron las líneas) 2.2 SPRINT PLANNING En esta parte del trabajo se realizó un estudio sobre el lenguaje de señas estándar de México (LSM) fundamentado en el DIELSELME (Diccionario Español de Lengua de Señas Mexicano) que establece un total de 535 palabras del español las que asocian 608 señas. Como parte inicial del trabajo se ejecutó el código de SkeletonBasics-WPF de esta manera se exhiben los elementos que componen un traking default del Kinect. Se identificaron 20 elementos, figura1, sin embargo el lenguaje de señas mexicano trabaja con la parte superior del cuerpo es por ello que se hace notoria la importancia de ésta, generando una nueva manera de traking considerando los siguientes: a) HAND_RIGHT, b) WRIST_RIGHT, c) ELBOW_RIGHT, d) SHOULDER_RIGHT, e) HAND_LEFT, f) WRIST_LEFT, g) ELBOW_LEFT, h) SHOULDER_LEFT, i) HEAD, j) SHOUL_DERCENTER, k) SPINE, l) HIP_CENTER. Figura 1. SkeletonBasics-WPF Así mismo diseñar una aplicación capaz de almacenar configuraciones del lenguaje de señas obtenidas del modelo virtual que a la vez obtiene las configuraciones de una persona haciendo uso del Kinect. Generar un software interactivo traductor de palabras del lenguaje de señas mexicano como ayuda, usando como herramienta el Kinect, considerando que es una aplicación de bajo costo y mejora la interacción entre el usuario y el software en comparación con la aplicación del guante dactilológico. También fueron usados los siguientes requerimientos: Microsoft Visual Studio Ultimate Kinect de primera generación. Kinect for Windows developer Toolkit v Windows 7 Professional. Procesador Intel Core i GHz. 18 al 20 de febrero Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería. UABC. Copyright Tijuana, Baja California, México. 130

3 Los movimientos son llamados formas en el lenguaje de señas los cuales son recibidos por el Kinect, el cual maneja los movimientos de un modelo virtual de la persona. Figura 2. Matriz corporal y manejo de oscilación Los elementos que se utilizaron para el traking, se trabajan de forma individual lo que representa mayor tiempo para plasmarlos de manera gráfica por las propiedades que presentan, además de causar un mayor consumo de recursos por parte del sistema operativo, al estar al tanto de esta situación, y como propuesta se crean 4 arreglos para el traking con los elementos necesarios ya que se reduce el tiempo de traking, por ende se disminuye la carga de trabajo para el sistema operativo y los elementos por cada arreglo fueron: Arreglo 1 Extremidad Derecha: HandRight, WristRight, ElbowRight, ShoulderRight. Arreglo 2 Extremidad Izquierda: HandLeft, WristLeft, ElbowLeft, ShoulderLeft. Arreglo 3 Torso: Head, ShoulderCenter, Spine, HipCenter. Arreglo 4 Hombros: ShoulderLeft, ShoulderCenter, ShoulderRight. 2.3 Sprint Backlog Se asignaron diferentes tareas y se revisan los avances citados adelante. Para generar una salida a color, se ocupa la cámara RGB la cual ejecuta la lectura frente al sensor Kinect, pero esto involucro hacer un mapeo, ya que existe una separación física entre ambas cámaras (Profundidad y RGB) lo que no permite que las lecturas estén alineadas de una manera exacta, por lo que se utilizo el método: CoordinateMapper.MapSkeletonPointToColorPoint que proporciona el Kinect. Las articulaciones del cuerpo del kinect no son estables, la mayor parte del tiempo está oscilando y la razón son las condiciones óptimas de iluminación, por ello se agregó un rango de aceptación a la trayectoria. Una matriz que divide el área del cuerpo exactamente en 16 partes para conocer la posición en la que se encuentran las manos en el plano gesto espacial y que al mismo tiempo permita el control de manera gradual de la oscilación presentada, la tolerancia de 5 unidades cardinales para que sea efectivo el cambio de posición, si la lectura de la mano derecha se toma en la posición número 1 y esta se mueve dentro del rango permitido la lectura se efectuara pero continuara estando en la posición del arreglo 1, lo que se observa en la figura 2. Para el trabajo con el tracking de los dedos se propone trabajar con 3D Hand and Finger Recognitionusing kinect el cual describe un método robusto y eficiente para realizar un seguimiento de la mano y los dedos en tiempo real utilizando el dispositivo kinect. Este dispositivo permite obtener una imágen de profundidad, en lugar de una imágen normal RGB, lo que da más información que una cámara normal. Este tipo de imágenes son más útiles para el seguimiento y, se representar los puntos relevantes en un espacio 3D. Los procedimientos necesarios para realizar un seguimiento de las manos con sus respectivos componentes (palma y punta de los dedos) propuestos en el trabajo de F. Trapero Cerezo. Lo primero fue trabajar con la profundidad, para esto se basa en la proximidad del kinect y en los pixeles de la cámara, considerando adaptar la resolución de 320x240 pixeles, porque da la suficiente definición para distinguir el contorno de las manos, lo que reduce considerablemente el número de operaciones, así mismo, se generó una matriz que contiene los pixeles e indica la cercanía de los mismos, permitiendo acceder a los datos de una manera más fácil. Para el contorno de la mano, se calcula aplicando el "algoritmo de la tortuga, una vez que un punto se añade al contorno de una parte, este punto se marcará como visitado. Así que, después de terminar el contorno de una parte, la aplicación busca otro punto del contorno para calcular el contorno ordenado de la otra mano. Si todo el contorno de puntos se ha visto, no hay más manos para analizar. Si el contorno es pequeño en comparación con el número total de puntos de contorno, se debe descartar. Posteriormente se continúa con el centro de la palma, que es uno de los puntos que proporciona mucha de la información. Este punto indica dónde está la mano, junto con las yemas de los dedos, puede ser utilizado para calcular información relevante para identificar gestos. El centro de la mano es, por lo general, el círculo mayor que cabe dentro del contorno de la mano. Con el fin de encontrar este punto, se calculan las distancias mínimas de cada interior que apunta a cada punto del contorno, y desde estas distancias se selecciona el máximo, como se observa en la figura 3. Figura 3. Cálculo del centro de la palma de la mano. 18 al 20 de febrero Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería. UABC. Copyright Tijuana, Baja California, México. 131

4 En el trabajo del traqueo de las manos se ha obtenido el conteo de los números del 1 al 10 y las letras del abecedario, la interpretación del lenguaje dactilológico ejecuta un conteo de los dedos identificados que se involucran al momento de la ejecución de la seña, esto se muestra en la figura 5, sección a) se asigna un identificador para cada dedo de ambas manos esto para comparar la cantidad e identificar los que forman parte del conteo y asignar un significado al momento de la lectura de la seña; sección b) con el mismo principio se realiza la interpretación de las letras que conforman el abecedario. Figura 5. Señales dactilológicas 3. RESULTADOS Y DISCUSIONES Como parte de los resultados parciales utilizando los arreglos antes descritos para captar las partes superiores del cuerpo y asociando los patrones de posición se logran ejecutar las palabras, donde la trayectoria del movimiento es la misma con ambos brazos, la asociación de patrones de posiciones con palabras será mostrada una vez que coincida con los movimientos corporales capturados por el kinect; en la figura 4, donde se observa este resultado. Figura 4. Palabras capturadas a) Conteo de dedos (números). b) Letras 4. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES Se conoció el lenguaje de señas y la variación que se tiene en la región de Ixtlahuaca, del mismo modo se realizó un ambiente para poder interpretar las lecturas a un ambiente gráfico y tener un medio de visualización para identificar los comportamientos del software en ejecución también se interpretaron palabras usando ambas manos. Así mismo se formó el traqueo de los dedos de las manos, hasta el grado de hacer un conteo, identificar números y letras. Hasta el momento se han logrado resultados favorables, contar con la traducción de señas en donde la dactilología de las manos no se encuentra notable, ha permitido lograr un éxito y un alcance vial para la continuidad y vida del proyecto, sin embargo se pretende alcanzar la traducción de las señas dividendo cada una de ellas por campos semánticos y trabajarlo con prioridades según las técnicas de aprendizaje sobre el lenguaje de señas. 5. RECOMENDACIONES Las soluciones técnicas utilizadas aún son iníciales es necesario implementar filtros digitales para reducir el temblor, algunas técnicas de segmentación más robustas 18 al 20 de febrero Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería. UABC. Copyright Tijuana, Baja California, México. 132

5 y sobre todo sistemas de reconocimiento más robusto. Hace falta mucho por hacer. 6. REFERENCIAS [1] Betancur B.D; Vélez G. M; Peña P. A. Traducción automática del lenguaje dactilológico de sordos y sordomudos mediante sistemas adaptativos [online]. (2013) p [2] Escandell D. Microsoft desarrolla programas para ayudar a ciegos y sordomudos con Kinect [Internet] (2012). [Acceso 23 de febrero 2014]. [3] Martínez C. D. Sign Language Translator using Microsoft Kinect XBOX 360 [online] p (2012) [Acceso 25 de febrero 2014]. [4] Becerril D. J; Cerda G. L; Nieto S. D. IPN diseña guante electrónico para sordo-mudos. (2008) [Acceso 1 de marzo 2014]. [5] Calvo H. M. T. Diccionario español - Lengua de señas mexicana (DIELSEME) p [Acceso 28 de Febrero 2014]. [6] Microsoft (2014) Visual C# [Acceso 17 de marzo 2014]. [7] Rossum V. Python. (2001) [Acceso 12 de marzo]. [8] Softeng Metodología Scrum. (2014) [Acceso 10 de marzo 2014]. [9] Softeng Metodología Scrum. (2014) [Acceso 10 de marzo 2014]. [10] Comunidad OpenKinect, librerías de código abierto para Kinect [Acceso 19 de marzo 2014].disponible en: openkinect.org/wiki/main_page. [11] Kinect for Windows [Acceso 19 de marzo 2014]. Disponible en: for Windows/ Erika López González: Ingeniero en Computación con estudios de Maestría en Tecnología de Computo por el Instituto Politécnico Nacional. Profesor a nivel licenciatura con 8 años de experiencia. Juan A. Antonio Velázquez: Ingeniero en sistemas computacionales con estudios de Maestría en Tecnología de Computo por el Instituto Politécnico Nacional. Profesor a nivel licenciatura con más de 9 años de experiencia. Roberto Alejo Eleuterio: Ingeniero en Computación con estudios de Maestría en Ciencias Ciencias Computacionales y Doctorado en Sistemas Informáticos Avanzados. Profesor a nivel licenciatura y posgrado con más de 10 años de experiencia. Leopoldo Gil Antonio: Ingeniero en Electrónica y de Comunicaciones con estudios de Maestría en Tecnología de Computo por el Instituto Politécnico Nacional. Profesor a nivel licenciatura con más de 10 años de experiencia. 18 al 20 de febrero Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería. UABC. Copyright Tijuana, Baja California, México. 133

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