CLASSIFICADOR EM CASCATA APLICADO AO COMANDO DE UMA CADEIRA DE RODAS

Resumo

A precisa detecção do estado dos olhos representa uma etapa fundamental para diversas atividades que requerem a Interação Homem-Máquina (IHM). Este artigo apresenta uma análise da implementação de parte de um sistema para navegação de uma Cadeira de Rodas com Automação (CRA), baseado em expressões faciais, notadamente os olhos fechados usando um Classificador em Cascata de Haar (Haar Cascade Classifier – HCC). Voltado a pessoas com incapacidade de locomoção dos membros superiores e inferiores, a detecção do estado baseou-se em duas etapas: a captura da imagem, que concentra as ações de detecção e otimização da imagem; ações da cadeira, que interpreta os dados da captura e envia as ações para a cadeira. Os resultados revelaram que o modelo tem excelente precisão na identificação com desempenho robusto no reconhecimento dos olhos fechados, contornando muito bem questões de oclusão e iluminação com cerca de 98% de acerto. A aplicação do modelo nas simulações abre a oportunidade de implementação e casamento com o universo de sensores da cadeira objetivando uma navegação segura e eficiente ao usuário.