• stima
• estimation
• sinergie posturali
• postural synergies
• glove-based systems
• hand posture
• postura della mano

Riassunto analitico:
In questa tesi si considera il problema della stima della postura della mano a partire da misure parziali, consistenti in un sottoinsieme dei giunti della mano o in grandezze date da combinazioni lineari degli
stessi. Si considerano, in particolare, le misure restituite da un guanto sensorizzato a basso costo, che, oltre ad essere generate da un modello non perfettamente noto, sono soggette a rumore e sono in numero inferiore rispetto ai gradi di libertà del modello cinematico della mano adottato.
Sotto queste condizioni, una ricostruzione diretta della postura della mano risulta un problema malposto e le performance sarebbero limitate.
Per ottenere un accettabile livello di accuratezza nella ricostruzione, si sfruttano le informazioni a priori derivanti dall’osservazione di un dataset precostituito contenente posture misurate in modo accurato e
completo.
Le informazioni a priori definiscono dei pattern di coordinazione nei gradi di libertà dei giunti delle varie dita (sinergie posturali) e vengono prese in considerazione in aggiunta alle misure fatte col guanto
per ricavare una buona ricostruzione della postura.
Sono riportati, infine, i risultati ottenuti su simulazione e nell’applicazione dei metodi proposti ad un guanto sensorizzato a basso costo.
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Abstract:
In this thesis the problem of human hand posture estimation using sensing gloves is considered.
Low-cost sensing gloves usually provide measurements which are noisy, limited in number (w.r.t. the degrees of freedom of kinematic hand model adopted) and based upon an imperfectly known model. These limitations prevent a direct hand pose reconstruction.
To overcome these problems we blend the a priori information about postural synergies, embedded in a previously acquired hand grasps database, with glove data.
Simulations and experiments with a low-cost glove underline the effectiveness and the accuracy of the here proposed methods.