Sistema integrado de control de dispositivos mediante reconocimiento avanzado de posturas, gestos faciales y manuales con Mediapipe y Python

Este trabajo propone el desarrollo de un sistema interactivo para controlar dispositivos electrónicos mediante gestos manuales y faciales, utilizando tecnologías de visión por computadora y aprendizaje automático. El sistema se basa en MediaPipe, un framework de Google, y se implementa en Python para garantizar eficiencia en tiempo real y reducir falsos positivos. La metodología se basa en el procesamiento multihilo, algoritmos personalizados para diferenciar manos derecha/izquierda, y validación en entornos variables (iluminación, ángulos de cámara). Los resultados finales son un prototipo funcional tiene aplicación directa en entornos críticos como quirófanos (minimizando contacto físico con equipos), ambientes industriales estériles (operando maquinaria sin contaminación) y espacios educativos (fomentando aprendizaje interactivo). Pero su utilidad va más allá: también sirve para uso cotidiano y entretenimiento doméstico, y se convierte en una herramienta de accesibilidad clave para personas con movilidad reducida o limitaciones físicas, democratizando el control gestual de tecnología en cualquier contexto. La investigación contribuye a la accesibilidad tecnológica y ofrece una alternativa segura e intuitiva a las interfaces tradicionales.

• Autores: Reinoso Varón, Juan Pablo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad de Ibagué
• Repositorio: Repositorio Universidad de Ibagué
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/5545
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12313/5545
• Palabra clave: Control por gestos; Aprendizaje automático; Control de dispositivos - Sistema integrado; Mediapipe - Manuales; Python - Manuales; Control por gestos; Visión por computadora; Aprendizaje automático; MediaPipe; Reconocimiento facial y manual; Interacción hombre-máquina; Accesibilidad tecnológica; Entornos estériles; Interfaz sin contacto; Python; Procesamiento en tiempo real; Gesture control; Computer vision; Machine learning; MediaPipe; Facial and hand recognition; Human-computer interaction; Technological accessibility; Sterile environments; Touchless interface; Python; Real-time processing
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2