Una eficiente implementación en FPGA del reconocimiento de gestos de mano basado en redes neurales

Los diferentes gestos de la mano que es un poderoso canal de comunicación entre hombre a hombre y / o hombre a máquina, transfieren gran cantidad de información en nuestra vida diaria. Por ejemplo, los lenguajes de señas son ampliamente utilizados por personas con discapacidad del habla. El reconoci...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Abdolazimi, Ali, Sabbagh Molahosseini, Amir, Keynia, Farshid
Formato:	Online
Idioma:	eng
Publicado:	Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2021
Acceso en línea:	https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/11568

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spelling	NEXO115682021-06-10T20:59:47Z An efficient FPGA implementation of hand gestures recognition based on neural networks Una eficiente implementación en FPGA del reconocimiento de gestos de mano basado en redes neurales Abdolazimi, Ali Sabbagh Molahosseini, Amir Keynia, Farshid MLP FPGA implementation Hand gestures recognition Fourier transform Neural network MLP Implementación FPGA Reconocimiento de gestos con las manos Transformada de Fourier Red neuronal Different gestures of hand which is a powerful communication channel between man to man and/or man to machine transfers a large amount of information in our daily lives. For example, sign languages are widely used by individuals with speech handicaps. Recognizing hand gestures in the image can be considered a powerful parameter in man-to-machine communication. Although researchers have been trying to implement different hand gestures on several hardware platforms over the past years, their attempts have been confronted by many challenges including restricted resources of hardware platforms, noise factors in the environment, or insufficient accuracy of output in high numbers of experimental samples. In this work, an optimum and parallelized method is developed to implement recognition of different hand gestures in the image on FPGA. The introduced method uses an MLP network with high numbers of hidden layers without wasting resources of the hardware platform. The results comparing the proposed optimized method with the state-of-the-art methods show that the suggested method can be implemented on an FPGA platform with high output accuracy and lower resources. Los diferentes gestos de la mano que es un poderoso canal de comunicación entre hombre a hombre y / o hombre a máquina, transfieren gran cantidad de información en nuestra vida diaria. Por ejemplo, los lenguajes de señas son ampliamente utilizados por personas con discapacidad del habla. El reconocimiento de los gestos de las manos en la imagen puede considerarse como un parámetro poderoso en la comunicación hombre-máquina. Aunque los investigadores han intentado implementar diferentes gestos con las manos en varias plataformas de hardware durante los últimos años, sus intentos se han enfrentado a muchos desafíos, incluidos los recursos restringidos de las plataformas de hardware, factores de ruido en el entorno o una precisión insuficiente de la salida en un gran número de muestras experimentales. En este trabajo se desarrolla un método óptimo y paralelizado para implementar el reconocimiento de diferentes gestos con las manos en imagen en FPGA. El método introducido utiliza una red MLP con un gran número de capas ocultas sin desperdiciar recursos de la plataforma de hardware. Los resultados que comparan el método optimizado propuesto con los métodos de última generación muestran que el método sugerido se puede implementar en la plataforma FPGA con una alta precisión de salida y menos recursos. Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2021-06-08 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-Reviewed Article Artículo revisado por pares application/pdf https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/11568 10.5377/nexo.v34i02.11568 Nexo Scientific Journal; Vol. 34 No. 02 (2021); 807-824 Nexo Revista Científica; Vol. 34 Núm. 02 (2021); 807-824 1995-9516 1818-6742 eng https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/11568/13453 Copyright (c) 2021 Universidad Nacional de Ingeniería
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