[ca] En la nostra vida quotidiana s'han generalitzat diferents interfícies d'usuari intel·ligents, entre les quals destaquen les que es basen en sistemes tàctils i de veu perquè són versàtils i poc invasives. Per exemple, actualment ja són ubics els telèfons intel·ligents i els assistents virtuals. No obstant això, poques solucions actuals interpreten gestos corporals perquè els sistemes d'altes prestacions sovint són cars, i els més barats, que treballen amb sensors d'espectre visible, depenen fortament de la variabilitat de les condicions de captura a què es veuen sotmesos, especialment d'il·luminació i de distància de treball, i presenten problemes de privacitat. En aquest projecte es duu a terme el disseny i implementació d'una interfície natural d'usuari de baix cost basada en càmera de profunditat Intel RealSense i en models d'aprenentatge profund que s'executen en una plataforma mòbil de computació NVIDIA Jetson Nano, de consum reduït. L'entrenament del model és modular i es pot dur a terme en la mateixa plataforma mòbil o en un maquinari més potent per a guanyar temps. La solució permet la interacció robusta humà-màquina a distància, en qualsevol condició lumínica -fins i tot en la foscor- i el conjunt de posats detectats es poden personalitzar prenent una seqüència de vídeo de cada nou gest i reentrenant-ne el model. Les possibles aplicacions inclouen la interacció amb diferents tipus d'aparells intel·ligents -ordinadors, televisors, elements de calefacció i domòtica, entre d'altres-, amb un nivell de privacitat elevat, atés que no es registra informació d'espectre visible.

[es] En nuestra vida cotidiana se han generalizado diferentes interfaces de usuario inteligentes, entre las cuales destacan las que se basan en sistemas táctiles y de voz porque son versátiles y poco invasivas. Por ejemplo, actualmente ya son ubicuos los smartphones y los asistentes virtuales. Sin embargo, pocas soluciones actuales interpretan gestos corporales porque los sistemas de altas prestaciones a menudo son caros, y los más baratos, que trabajan con sensores de espectro visible, dependen fuertemente de la variabilidad de las condiciones de captura a que se ven sometidos, especialmente de iluminación y de distancia de trabajo, y presentan problemas de privacidad. En este proyecto se lleva a cabo el diseño e implementación de una interfaz natural de usuario de bajo coste basada en cámara de profundidad Intel RealSense y en modelos de aprendizaje profundo que se ejecutan en una plataforma móvil de computación NVIDIA Jetson Nano, de consumo reducido. El entrenamiento del modelo es modular y se puede llevar a cabo en la misma plataforma móvil o en un hardware más potente para ganar tiempo. La solución permite la interacción robusta humano-máquina a distancia, en cualquier condición lumínica -incluso en la oscuridad- y el conjunto de ademanes detectados se pueden personalizar tomando una secuencia de video de cada nuevo gesto y reentrenando el modelo. Las posibles aplicaciones incluyen la interacción con diferentes tipos de aparatos inteligentes -ordenadores, televisores, elementos de calefacción y domótica, entre otros-, con un nivel de privacidad elevado, dado que no se registra información de espectro visible.