Studio e sviluppo di un sistema per il riconoscimento automatico su base semantica di gesti

In questo lavoro di tesi viene presentato un framework per il rilevamento automatico di posture, gesti e azioni utilizzando i dati acquisiti mediante il sensore Kinect. La pe-culiarità della proposta consiste nell'utilizzo di un approccio su base semantica per il riconoscimento, inteso come resource discovery. La descrizione di posture, gesti e azioni secondo i formalismi del Semantic Web [1] avviene riferendosi ad una ontolo-gia di dominio che rappresenta la concettualizzazione condivisa. Poi, un processo di matchmaking basato sulla semantica sfrutta il ragionamento basato sulla logica e in particolare servizi di inferenza non standard per identificare posture, gesti e azioni. In particolare, l'intero discovery si articola in 3 fasi successive: i) annotazione automati-ca delle posture per il riconoscimento di pose chiave; ii) individuazione dei gesti cor-rispondenti alle sequenze di posture; iii) identificazione delle azioni corrispondenti ai gesti eseguiti.Al fine di dimostrare la validità della proposta sono state studiate e sviluppate esten-sioni ed ottimizzazioni di un prototipo inizialmente realizzato dal gruppo di ricerca del Laboratorio di Sistemi Informativi del Politecnico di Bari, con cui è stato possibile ef-fettuare test sperimentali su un dataset pubblico di riferimento.