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Il mondo delle applicazioni cosiddette contact-less è in continua crescita negli ultimi anni. I campi interessati sono per lo più quelli legati alla sicurezza, videogiochi, interfaccia per PC o TV, settore igienico-sanitario, sensing... STMicroelectronics ha recentemente progettato e prodotto un sensore bolometrico passivo di nuova generazione costituito da 4 pixel per creare un sistema di riconoscimento gesti. Lo scopo della tesi è sviluppare degli algoritmi di gesture recognition a partire da una board costituita da una matrice 4x4 di sensori e da un sistema di acquisizione dati. Inizialmente si è dovuto caratterizzare il sensore, per capire il tipo di segnali con cui avevamo a che fare e la risposta di essi alle variazioni di temperatura indotte. Sono state riscontrate delle cause di rumore sia ad alta che bassa frequenza ed è perciò stato studiato un filtro digitale passabasso idoneo allo scopo. L'implementazione del filtro nel firmware del microcontrollore è stata preceduta da una ricerca in letteratura sui principali metodi di filtraggio digitale e MATLAB è stato tool di supporto fondamentale in questa fase. Nonostante l'implementazione del filtro, dei disturbi a bassa frequenza e una deriva delle uscite dei sensori non permettevano di settare delle soglie per riconoscere la variazione dei segnali dovuta alla presenza della mano, per cui si è studiato un algoritmo di rilevamento presenza con il quale ogni segnale viene tradotto in una sequenza di 0 (OFF) e 1 (ON). Una volta che siamo stati in grado di definire la presenza o l'assenza di una mano sopra ai sensori, si è fatta una seconda ricerca nello stato dell'arte su algoritmi di riconoscimento gesti adatti all'applicazione in esame. Un algoritmo chiamato "quadrant detector" si è rivelato utile allo scopo, e un paio di sue varianti sono state implementate tramite MATLAB e applicate a una serie di acquisizioni pre-registrate per capire quale delle due fosse più performante. L'algoritmo di quadrant detector applicato agli stati dei pixel ha ottenuto percentuali di riconoscimento gesti migliori rispetto a quello applicato ai valori raw (87% contro 66%) ed è stato quindi implementato in C nel programma di interfaccia su computer.