Reconhecimento e classificação de padrões em séries temporais vetoriais multidimensionais
Reconhecimento de Gestos, Modelos Autorregressivos, Séries Temporais Vetoriais Multidimensionais.
porais vetoriais multidimensionais. Utilizando a biblioteca MediaPipe para capturar gestos por meio de uma webcam, 140 vídeos foram gravados e analisados, fornecendo um conjunto de dados para análise. O modelo autorregressivo de ordem 3 demonstrou ser uma metodologia interessante para identificar padrões e características específicas dos gestos. A análise dos coeficientes do modelo para cada landmark e coordenada revelou aspectos distintos de cada movimento, ressaltando a complexidade e variabilidade inerentes aos gestos humanos. A visualização tridimensional dos coeficientes e a diferenciação por cores facilitaram a comparação entre os gestos e a identificação de tendências e variações. Além disso, a análise estatística dos coeficientes por meio de boxplots proporcionou uma compreensão mais clara da estabilidade e variação dos gestos.