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114 Capítulo 5. ResultadosTodas las pruebas se han realizado bajo el Sistema Operativo Ubuntu, versión 8.04, en unequipo con un procesador Intel Core Duo a 1,66GHz y 1GB de RAM.5.1. Resultados del proceso de detección de movimientos debrazosPara evaluar los resultados obtenidos tras someter al sistema desarrollado a las pruebascon diferentes vídeos de entrada, que representan distintas palabras en lengua de signos, sehan tenido en cuenta los frames intermedios de cada vídeo, donde el movimiento del actorque signa es más pronunciado.Para la evaluación se han empleado 5 valoraciones de experto en el dominio de la aplicación.Estas valoraciones son aplicables teniendo en cuenta las trayectorias de, al menos,el 80 % de las marcas, y oscilan entre la valoración muy mala de captura y detección delmovimiento signado (las trayectorias de, al menos, el 80 % de las marcas difieren mucho dela realidad), a muy buena, siendo ésta la valoración máxima, y por tanto, cuando el movimientodetectado se asemeja exactamente al movimiento del actor principal del vídeo (lastrayectorias de, al menos, el 80 % de las marcas se asemejan mucho a la realidad).La Tabla 5.1 y la Tabla 5.2 resumen los resultados obtenidos.Una vez analizados los resultados obtenidos en el proceso de captura y detección de movimientosde brazos tras realizar las pruebas se han obtenido los siguientes resultados:El porcentaje de frames donde el 80 % de las marcas de brazos han seguido trayectoriascorrectas (con valoración buena o muy buena). Así en los ejemplos estudiados, lacaptura es válida sin posterior edición manual por parte del usuario en el 73 % de loscasos.En el 19 % de los frames capturados las marcas no se comportan de forma correcta(tienen valoración regular, mala o muy mala).En la figura 5.1se puede observar la captura de movimiento de brazos de forma gráficamediante una muestra de dos frames al azar para cada vídeo empleado en las pruebas.
5.1. Resultados del proceso de detección de movimientos de brazos 115Vídeos de entradaFrame beber juntos juguetón leche pescado travieso25 muy buena regular muy buena buena buena muy buena26 muy buena regular muy buena buena buena muy buena27 buena regular muy buena buena regular muy buena28 mala regular muy buena buena regular muy buena29 mala regular muy buena buena regular muy buena30 mala regular muy buena buena regular muy buena31 mala regular muy buena bueno regular muy buena32 mala regular muy buena bueno regular muy buena33 mala regular muy buena bueno regular muy buena34 mala regular muy buena muy buena regular muy buena35 mala regular muy buena muy buena regular muy buena36 mala regular muy buena muy buena regular muy buena37 mala regular muy buena muy buena regular muy buena38 mala regular muy buena muy buena regular muy buena39 mala regular muy buena muy buena regular muy buena40 mala regular muy buena muy buena regular muy buena41 mala regular muy buena buena regular muy buena42 mala regular muy buena buena regular muy buena43 mala regular muy buena buena regular muy buena44 regular regular muy buena buena regular muy buena45 regular regular buena buena regular muy buena46 regular regular buena buena regular muy buena47 regular regular buena buena regular muy buena48 regular regular buena buena regular muy buena49 regular regular buena buena regular muy buena50 regular regular buena buena regular muy buenaTabla 5.1: Resultados de detección de movimiento de brazos obtenidos en el núcleo de losvídeos (del frame 25 al 50).
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UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHAES
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ResumenSegún datos de la CNSE (Con
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172 BIBLIOGRAFÍA[17] OpenGL Archit
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