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[ES] El disponer de un equipo de bajo coste para la reconstrucción 3D de objetos y escenas presenta un gran interés en un gran número de industrias. El trabajo consistirá en la evaluación y análisis de diferentes sensores y técnicas de visión artificial para dicha reconstrucción 3D. Para ello el alumno tendrá que realizar una búsqueda de estado del arte y realizar una comparación cuantitativa y cualitativa de las distintas técnicas existentes. Durante la realización de este trabajo el alumno programará aplicaciones de captura de imágenes de color y de profundidad de cámaras RGB-D tanto de luz estructurada como de tiempo de vuelo y realizará un caso práctico con diferentes técnicas de reconstrucción 3D., [EN] Three-dimensional reconstruction done by 3D artificial vision cameras are really used when remembering an object or scene is needed. Having access to an optimised three-dimensional model of the scanned object, allows users to visualize it, as many times as needed, catching missing information not taken on first look. This project gets information about methodologies used when building an artificial vision system, going deeper into stereovision, which is the technique used all along the project. The 3D cameras used on the project are commercial ones, Intel Realsense Depth Camera D415 and Microsoft Azure Kinect DK. Besides, software development has been done with Python 3.7 and RTABMap. After the reconstruction, models are analysed, extracting their advantages, drawbacks, and some characteristics where they are not different at all. 3D Models reconstructed from both cameras have been objectively compared assuring their strengths are known., [CA] Les reconstruccions tridimensionals realitzades amb càmeres de visió 3D son de gran utilitat a l’hora de recrear objectes o estàncies. Mitjançant un model tridimensional òptim, el objecte escanejat pot ser visualitzat tantes vegades con sigui necessari, recordant informació que amb la primera ullada no s’ha considerat rellevant. El projecte acull les diferents metodologies utilitzades per a crear sistemes de visió artificial, centrant-se a la estereovisió, tècnica utilitzada per a desenvolupar el projecte. Les càmeres utilitzades son els models comercials Intel Realsense Depth Camera D451 i la Microsoft Azure Kinect DK. Respecte el desenvolupament de software realitzat, ha segut implementat mitjançant Python 3.7 y RTABMap. Una vegada reconstruïts, els models son analitzats, definint els punts forts, febles y aquells aspectes que no varien respectivament. Així es comparen els models obtinguts amb les dues càmeres y es demostren els avantatges de les tècniques utilitzades.

[ES] El disponer de un equipo de bajo coste para la reconstrucción 3D de objetos y escenas presenta un gran interés en un gran número de industrias. El trabajo consistirá en la evaluación y análisis de diferentes sensores y técnicas de visión artificial para dicha reconstrucción 3D. Para ello el alumno tendrá que realizar una búsqueda de estado del arte y realizar una comparación cuantitativa y cualitativa de las distintas técnicas existentes. Durante la realización de este trabajo el alumno programará aplicaciones de captura de imágenes de color y de profundidad de cámaras RGB-D tanto de luz estructurada como de tiempo de vuelo y realizará un caso práctico con diferentes técnicas de reconstrucción 3D., [EN] Three-dimensional reconstruction done by 3D artificial vision cameras are really used when remembering an object or scene is needed. Having access to an optimised three-dimensional model of the scanned object, allows users to visualize it, as many times as needed, catching missing information not taken on first look. This project gets information about methodologies used when building an artificial vision system, going deeper into stereovision, which is the technique used all along the project. The 3D cameras used on the project are commercial ones, Intel Realsense Depth Camera D415 and Microsoft Azure Kinect DK. Besides, software development has been done with Python 3.7 and RTABMap. After the reconstruction, models are analysed, extracting their advantages, drawbacks, and some characteristics where they are not different at all. 3D Models reconstructed from both cameras have been objectively compared assuring their strengths are known., [CA] Les reconstruccions tridimensionals realitzades amb càmeres de visió 3D son de gran utilitat a l’hora de recrear objectes o estàncies. Mitjançant un model tridimensional òptim, el objecte escanejat pot ser visualitzat tantes vegades con sigui necessari, recordant informació que amb la primera ullada no s’ha considerat rellevant. El projecte acull les diferents metodologies utilitzades per a crear sistemes de visió artificial, centrant-se a la estereovisió, tècnica utilitzada per a desenvolupar el projecte. Les càmeres utilitzades son els models comercials Intel Realsense Depth Camera D451 i la Microsoft Azure Kinect DK. Respecte el desenvolupament de software realitzat, ha segut implementat mitjançant Python 3.7 y RTABMap. Una vegada reconstruïts, els models son analitzats, definint els punts forts, febles y aquells aspectes que no varien respectivament. Així es comparen els models obtinguts amb les dues càmeres y es demostren els avantatges de les tècniques utilitzades.

[ES] El disponer de un equipo de bajo coste para la reconstrucción 3D de objetos y escenas presenta un gran interés en un gran número de industrias. El trabajo consistirá en la evaluación y análisis de diferentes sensores y técnicas de visión artificial para dicha reconstrucción 3D. Para ello el alumno tendrá que realizar una búsqueda de estado del arte y realizar una comparación cuantitativa y cualitativa de las distintas técnicas existentes. Durante la realización de este trabajo el alumno programará aplicaciones de captura de imágenes de color y de profundidad de cámaras RGB-D tanto de luz estructurada como de tiempo de vuelo y realizará un caso práctico con diferentes técnicas de reconstrucción 3D., [EN] Three-dimensional reconstruction done by 3D artificial vision cameras are really used when remembering an object or scene is needed. Having access to an optimised three-dimensional model of the scanned object, allows users to visualize it, as many times as needed, catching missing information not taken on first look. This project gets information about methodologies used when building an artificial vision system, going deeper into stereovision, which is the technique used all along the project. The 3D cameras used on the project are commercial ones, Intel Realsense Depth Camera D415 and Microsoft Azure Kinect DK. Besides, software development has been done with Python 3.7 and RTABMap. After the reconstruction, models are analysed, extracting their advantages, drawbacks, and some characteristics where they are not different at all. 3D Models reconstructed from both cameras have been objectively compared assuring their strengths are known., [CA] Les reconstruccions tridimensionals realitzades amb càmeres de visió 3D son de gran utilitat a l’hora de recrear objectes o estàncies. Mitjançant un model tridimensional òptim, el objecte escanejat pot ser visualitzat tantes vegades con sigui necessari, recordant informació que amb la primera ullada no s’ha considerat rellevant. El projecte acull les diferents metodologies utilitzades per a crear sistemes de visió artificial, centrant-se a la estereovisió, tècnica utilitzada per a desenvolupar el projecte. Les càmeres utilitzades son els models comercials Intel Realsense Depth Camera D451 i la Microsoft Azure Kinect DK. Respecte el desenvolupament de software realitzat, ha segut implementat mitjançant Python 3.7 y RTABMap. Una vegada reconstruïts, els models son analitzats, definint els punts forts, febles y aquells aspectes que no varien respectivament. Així es comparen els models obtinguts amb les dues càmeres y es demostren els avantatges de les tècniques utilitzades.

[ES] El disponer de un equipo de bajo coste para la reconstrucción 3D de objetos y escenas presenta un gran interés en un gran número de industrias. El trabajo consistirá en la evaluación y análisis de diferentes sensores y técnicas de visión artificial para dicha reconstrucción 3D. Para ello el alumno tendrá que realizar una búsqueda de estado del arte y realizar una comparación cuantitativa y cualitativa de las distintas técnicas existentes. Durante la realización de este trabajo el alumno programará aplicaciones de captura de imágenes de color y de profundidad de cámaras RGB-D tanto de luz estructurada como de tiempo de vuelo y realizará un caso práctico con diferentes técnicas de reconstrucción 3D., [EN] Three-dimensional reconstruction done by 3D artificial vision cameras are really used when remembering an object or scene is needed. Having access to an optimised three-dimensional model of the scanned object, allows users to visualize it, as many times as needed, catching missing information not taken on first look. This project gets information about methodologies used when building an artificial vision system, going deeper into stereovision, which is the technique used all along the project. The 3D cameras used on the project are commercial ones, Intel Realsense Depth Camera D415 and Microsoft Azure Kinect DK. Besides, software development has been done with Python 3.7 and RTABMap. After the reconstruction, models are analysed, extracting their advantages, drawbacks, and some characteristics where they are not different at all. 3D Models reconstructed from both cameras have been objectively compared assuring their strengths are known., [CA] Les reconstruccions tridimensionals realitzades amb càmeres de visió 3D son de gran utilitat a l’hora de recrear objectes o estàncies. Mitjançant un model tridimensional òptim, el objecte escanejat pot ser visualitzat tantes vegades con sigui necessari, recordant informació que amb la primera ullada no s’ha considerat rellevant. El projecte acull les diferents metodologies utilitzades per a crear sistemes de visió artificial, centrant-se a la estereovisió, tècnica utilitzada per a desenvolupar el projecte. Les càmeres utilitzades son els models comercials Intel Realsense Depth Camera D451 i la Microsoft Azure Kinect DK. Respecte el desenvolupament de software realitzat, ha segut implementat mitjançant Python 3.7 y RTABMap. Una vegada reconstruïts, els models son analitzats, definint els punts forts, febles y aquells aspectes que no varien respectivament. Així es comparen els models obtinguts amb les dues càmeres y es demostren els avantatges de les tècniques utilitzades.

[EN] Background Accurate assessment of balance and gait is necessary to monitor the clinical progress of Parkinson's disease (PD). Conventional clinical scales can be biased and have limited accuracy. Novel interactive devices are potentially useful to detect subtle posture or gait-related impairments. Methods Posturographic and single and dual-task gait assessments were performed to 54 individuals with PD and 43 healthy controls with the Wii Balance Board and the Kinect v2 and the, respectively. Individuals with PD were also assessed with the Tinetti Performance Oriented Mobility Assessment, the Functional Gait Assessment and the 10-m Walking Test. The influence of demographic and clinical variables on the performance in the instrumented posturographic and gait tests, the sensitivity of these tests to the clinical condition and phenotypes, and their convergent validity with clinical scales were investigated. Results Individuals with PD in H&Y I and I.5 stages showed similar performance to controls. The greatest differences in posture and gait were found between subjects in H&Y II.5 and H&Y I-I.5 stage, as well as controls. Dual-tasking enhanced the differences among all groups in gait parameters. Akinetic/rigid phenotype showed worse postural control and gait than other phenotypes. High significant correlations were found between the limits of stability and most of gait parameters with the clinical scales. Conclusions Low-cost devices showed potential to objectively quantify posture and gait in established PD (H&Y >= II). Dual-tasking gait evaluation was more sensitive to detect differences among PD stages and compared to controls than free gait. Gait and posture were more impaired in akinetic/rigid PD.

[EN] Background Accurate assessment of balance and gait is necessary to monitor the clinical progress of Parkinson's disease (PD). Conventional clinical scales can be biased and have limited accuracy. Novel interactive devices are potentially useful to detect subtle posture or gait-related impairments. Methods Posturographic and single and dual-task gait assessments were performed to 54 individuals with PD and 43 healthy controls with the Wii Balance Board and the Kinect v2 and the, respectively. Individuals with PD were also assessed with the Tinetti Performance Oriented Mobility Assessment, the Functional Gait Assessment and the 10-m Walking Test. The influence of demographic and clinical variables on the performance in the instrumented posturographic and gait tests, the sensitivity of these tests to the clinical condition and phenotypes, and their convergent validity with clinical scales were investigated. Results Individuals with PD in H&Y I and I.5 stages showed similar performance to controls. The greatest differences in posture and gait were found between subjects in H&Y II.5 and H&Y I-I.5 stage, as well as controls. Dual-tasking enhanced the differences among all groups in gait parameters. Akinetic/rigid phenotype showed worse postural control and gait than other phenotypes. High significant correlations were found between the limits of stability and most of gait parameters with the clinical scales. Conclusions Low-cost devices showed potential to objectively quantify posture and gait in established PD (H&Y >= II). Dual-tasking gait evaluation was more sensitive to detect differences among PD stages and compared to controls than free gait. Gait and posture were more impaired in akinetic/rigid PD.

La detección del Trastorno del Espectro Autista (TEA) se basa, en muchos casos, en la observación intensiva de videos para analizar el comportamiento natural del niño o niña y detectar posibles trastornos caracterizados por anomalías en las interacciones sociales, la comunicación así como por comportamientos específicos. Por este motivo, la visión por ordenador es una solución eficaz para estudiar el comportamiento de los niños y niñas autistas. En este trabajo, se presenta un método no invasivo de detección y reconocimiento de cuatro movimientos estereotipados en niños y niñas con autismo. Estos movimientos son los siguientes: el aleteo de manos, las manos en la cara, las manos en las orejas y el balanceo del cuerpo o golpes de cabeza. Para realizar esta tarea, se ha utilizado una modificación del algoritmo Dynamic Time Warping (DTW) clásico con la finalidad de alinear las diferentes trayectorias de los ángulos formados por los pares de articulaciones del cuerpo humano. Se debe remarcar que las coordenadas 3D de las articulaciones son obtenidas por un sensor 3D de tipo Kinect.

Desarrollo de uno o varios prototipos que añadan funcionalidades a la plataforma Soundcool. En este caso los módulos servirán para dar a un sonido de entrada, una representación visual artística. Soundcool (soundcool.org) es un sistema gratuito para la creación sonora y visual colaborativa desarrollado por la UPV en colaboración con el grupo de Roger Dannenberg, creador del famoso software de audio Audacity, del Departamento de Computer Science de la Carnegie Mellon University (Pittsburgh, EEUU), uno de los primeros departamentos de Computer Science en los rankings a nivel mundial. El proyecto comenzó en 2013 con una estancia en Carnegie Mellon University de su director, Jorge Sastre, y actualmente tiene el apoyo de un proyecto europeo en el que se está probando el software en España, Italia, Portugal y Rumanía, y también de un proyecto de la Generalitat Valenciana. En este proyecto se prevee ampliar las capacidades de vídeo creación y sonoras del sistema actual tanto para el público en general como para personas con necesidades especiales, así como difundir los resultados obtenidos en revistas y congresos de prestigio internacional. El alumno, guiado por los profesores miembros del equipo del proyecto, colaborarará en la siguiente tarea relacionadas con el proyecto Soundcool según las necesidades del mismo: - Diseño e implementación de nuevos módulos de audio o vídeo de la aplicación con el programa MAX (cycling74.com). MAX es un programa de tratamiento de audio y video en tiempo real que viene siendo utilizado por ingenieros y artistas interactivos durante más de 15 años, convirtiéndose en la lengua franca para el desarrollo de programas de música y vídeo interactivos. El protocolo de comunicaciones OpenSound Control (OSC, opensoundcontrol.org/spec-1_0) permite la conexión de dispositivos táctiles y otros interfaces para el control de aplicaciones realizadas en MAX. Se formará al alumno en los temas que sean necesarios para realizar el proyecto., Development of one or several prototypes that add functionalities to the platform Soundcool. In this case the modules will serve to give an artistic visual representation of the input sounds. Soundcool (soundcool.org) is a free system for sound and visual creation Developed by the UPV in collaboration with the group of Roger Dannenberg, creator of the famous audio software Audacity, from the Computer Science Department of Carnegie Mellon University (Pittsburgh, USA), one of the first departments of Computer Science in the rankings worldwide. The project began in 2013 with a stay at Carnegie Mellon University of its director, Jorge Sastre, and currently has the support of a European project in which the software is being tested in Spain, Italy, Portugal and Romania, and also of a project of the Generalitat Valenciana. In this project, it is planned to expand the video creation and sound capabilities of the current system both for the general public and for people with special needs, as well as disseminate the results obtained in journals and congresses of international prestige. The student, guided by the professors members of the project team, will collaborate in the next task related to the Soundcool project according to its needs: - Design and implementation of new audio or video modules of the application with the MAX program (cycling74.com). MAX is a real-time audio and video treatment program that has been used by interactive engineers and artists for more than 15 years, becoming the lingua franca for the development of interactive music and video programs. The protocol of OpenSound Control (OSC, opensoundcontrol.org/spec-1_0) allows the connection of touch devices and other interfaces for the control of applications carried out in MAX. The student will be trained in the topics that are necessary to carry out the project.

Desarrollo de uno o varios prototipos que añadan funcionalidades a la plataforma Soundcool. En este caso los módulos servirán para dar a un sonido de entrada, una representación visual artística. Soundcool (soundcool.org) es un sistema gratuito para la creación sonora y visual colaborativa desarrollado por la UPV en colaboración con el grupo de Roger Dannenberg, creador del famoso software de audio Audacity, del Departamento de Computer Science de la Carnegie Mellon University (Pittsburgh, EEUU), uno de los primeros departamentos de Computer Science en los rankings a nivel mundial. El proyecto comenzó en 2013 con una estancia en Carnegie Mellon University de su director, Jorge Sastre, y actualmente tiene el apoyo de un proyecto europeo en el que se está probando el software en España, Italia, Portugal y Rumanía, y también de un proyecto de la Generalitat Valenciana. En este proyecto se prevee ampliar las capacidades de vídeo creación y sonoras del sistema actual tanto para el público en general como para personas con necesidades especiales, así como difundir los resultados obtenidos en revistas y congresos de prestigio internacional. El alumno, guiado por los profesores miembros del equipo del proyecto, colaborarará en la siguiente tarea relacionadas con el proyecto Soundcool según las necesidades del mismo: - Diseño e implementación de nuevos módulos de audio o vídeo de la aplicación con el programa MAX (cycling74.com). MAX es un programa de tratamiento de audio y video en tiempo real que viene siendo utilizado por ingenieros y artistas interactivos durante más de 15 años, convirtiéndose en la lengua franca para el desarrollo de programas de música y vídeo interactivos. El protocolo de comunicaciones OpenSound Control (OSC, opensoundcontrol.org/spec-1_0) permite la conexión de dispositivos táctiles y otros interfaces para el control de aplicaciones realizadas en MAX. Se formará al alumno en los temas que sean necesarios para realizar el proyecto., Development of one or several prototypes that add functionalities to the platform Soundcool. In this case the modules will serve to give an artistic visual representation of the input sounds. Soundcool (soundcool.org) is a free system for sound and visual creation Developed by the UPV in collaboration with the group of Roger Dannenberg, creator of the famous audio software Audacity, from the Computer Science Department of Carnegie Mellon University (Pittsburgh, USA), one of the first departments of Computer Science in the rankings worldwide. The project began in 2013 with a stay at Carnegie Mellon University of its director, Jorge Sastre, and currently has the support of a European project in which the software is being tested in Spain, Italy, Portugal and Romania, and also of a project of the Generalitat Valenciana. In this project, it is planned to expand the video creation and sound capabilities of the current system both for the general public and for people with special needs, as well as disseminate the results obtained in journals and congresses of international prestige. The student, guided by the professors members of the project team, will collaborate in the next task related to the Soundcool project according to its needs: - Design and implementation of new audio or video modules of the application with the MAX program (cycling74.com). MAX is a real-time audio and video treatment program that has been used by interactive engineers and artists for more than 15 years, becoming the lingua franca for the development of interactive music and video programs. The protocol of OpenSound Control (OSC, opensoundcontrol.org/spec-1_0) allows the connection of touch devices and other interfaces for the control of applications carried out in MAX. The student will be trained in the topics that are necessary to carry out the project.

La detección del Trastorno del Espectro Autista (TEA) se basa, en muchos casos, en la observación intensiva de videos para analizar el comportamiento natural del niño o niña y detectar posibles trastornos caracterizados por anomalías en las interacciones sociales, la comunicación así como por comportamientos específicos. Por este motivo, la visión por ordenador es una solución eficaz para estudiar el comportamiento de los niños y niñas autistas. En este trabajo, se presenta un método no invasivo de detección y reconocimiento de cuatro movimientos estereotipados en niños y niñas con autismo. Estos movimientos son los siguientes: el aleteo de manos, las manos en la cara, las manos en las orejas y el balanceo del cuerpo o golpes de cabeza. Para realizar esta tarea, se ha utilizado una modificación del algoritmo Dynamic Time Warping (DTW) clásico con la finalidad de alinear las diferentes trayectorias de los ángulos formados por los pares de articulaciones del cuerpo humano. Se debe remarcar que las coordenadas 3D de las articulaciones son obtenidas por un sensor 3D de tipo Kinect.

Soundcool (soundcool.org) es un sistema gratuito para la creación sonora y visual colaborativa desarrollado por la UPV en colaboración con el grupo de Roger Dannenberg, creador del famoso software de audio Audacity, del Departamento de Computer Science de la Carnegie Mellon University (Pittsburgh, EEUU), uno de los primeros departamentos de Computer Science en los rankings a nivel mundial. El proyecto comenzó en 2013 con una estancia en Carnegie Mellon University de su director, Jorge Sastre, y actualmente tiene el apoyo de un proyecto europeo en el que se está probando el software en España, Italia, Portugal y Rumanía, y también de un proyecto de la Generalitat Valenciana. En este proyecto se prevee ampliar las capacidades de vídeo creación y sonoras del sistema actual tanto para el público en general como para personas con necesidades especiales, así como difundir los resultados obtenidos en revistas y congresos de prestigio internacional. El alumno, guiado por los profesores miembros del equipo del proyecto, podrá colaborar en diferentes tareas relacionadas con el proyecto Soundcool según las necesidades del mismo: - Diseño e implementación de nuevos módulos de audio o vídeo de la aplicación con el programa MAX (cycling74.com), html5 o Unity - Implementación de tutoriales y de configuraciones de presets, apoyo técnico a los usuarios - Programación en iOS o Android de interfaces Open Sound Control. - Apoyo técnico a artistas para la preparación de los distintos eventos con Soundcool (ópera con Soundcool "La Mare dels Peixos", "Metrópolis", etc., véase nuestro canal de youtube https://www.youtube.com/channel/UC4IATkEly8UBGkvxOFOLIGg) - Tareas de las redes sociales de Soundcool MAX es un programa de tratamiento de audio y video en tiempo real que viene siendo utilizado por ingenieros y artistas interactivos durante más de 15 años, convirtiéndose en la lengua franca para el desarrollo de programas de música y vídeo interactivos. El protocolo de comunicaciones OpenSou, The student, guided by faculty members of the project team can collaborate on tasks related to Soundcool project as: - Design and implementation of new modules audio or video application with the MAX program (cycling74.com), html5 or Unity - Implementation of tutorials and preset configurations, technical support to users - Programming in iOS or Android Open Sound Control interfaces. - Technical support to artists for the preparation of various events Soundcool (Soundcool opera "La Mare dels Peixos", "Metropolis", etc., see our youtube channel https://www.youtube.com/channel/UC4IATkEly8UBGkvxOFOLIGg) - Tasks of social networks Soundcool MAX is a real time audio and video processing application that has been used by engineers and interactive artists for more than 15 years, becoming a commonly used application for developing interactive music software and video. The communication protocol Open Sound Control (OSC, opensoundcontrol.org/spec-1_0) enables connection with touchpad devices and other control interfaces for applications made in MAX. students will be trained in the issues that are necessary for the project. Soundcool article published in 2015: https://www.researchgate.net/publication/284183213_SOUNDCOOL_NEW_TECHNOLOGIES_FOR_MUSIC_EDUCATION The web and social networks of the project are: Web: soundcool.org collaborative Web: http://network.soundcool.org/ Facebook: https://www.facebook.com/SoundcoolProject Twitter: https://twitter.com/soundcool_ Instagram: https://www.instagram.com/soundcoolproject/ Flickr: https://www.flickr.com/photos/soundcool_project/ Youtube: https://www.youtube.com/channel/UC4IATkEly8UBGkvxOFOLIGg For more information you can write to Jorge Sastre: jsastrem@upv.es

[ES] Kinect es el dispositivo más empleado para la extracción de esqueletos a partir de imágenes de personas en movimiento. Sin embargo, la inexactitud de los datos que proporciona limita la calidad de los estudios que se basan en Kinect. Numerosas líneas de investigación tratan de encontrar un método que mejore la exactitud y utilidad de los datos que proporciona el dispositivo. Este trabajo presenta el uso conjunto y personalizado de DepthYOLO y Decision Maker como método alternativo de extracción de esqueletos basado en deep learning y a partir de la información que ofrece Kinect. Los resultados indican una clara mejoría respecto a los resultados brutos que ofrece Kinect si bien existe margen de mejora, sobre todo en el procesamiento que hace Decision Maker, [EN] Kinect is the most used device for skeleton extraction from images of people in motion. However, it renders inaccurate data that limit the quality of research based on Kinect. Many lines of research try to find a method which improves the accuracy and usability of Kinect data. This work explores the use of DepthYOLO and Decision Maker in a joint and customized way as an alternative method of skeleton extraction based on deep learning applied to the information provided by Kinect. Results show a clear improvement of accuracy in skeleton extraction compared with raw data provided by Kinect, but there is still room for improvement especially regarding data processing made by Decision Maker.

[EN] This paper addresses four criteria that the Soundcool project meets: to "be sustainable", "be future-oriented", "be transformative" and "be innovative". Soundcool is a pedagogical and technological project. A brief description of the technology behind Soundcool will be useful for the reader before addressing the four criteria. Soundcool is like a ¿Lego¿ for sound; Soundcool is composed of a series of software modules that run on a central computer, or host computer. Each module is sort of a musical instrument; it could be a synthesizer, a sampler, a sound effect processor, etc. these modules can be interconnected in different ways allowing the users, i.e. the students, to create their own arrangements, as we call the module creations and interconnections. Then, each module can be controlled either with the mouse or, what is more interesting, with a mobile device through WiFi. This way, every student can control one or several modules of the whole arrangement from their mobile device contributing to a collaborative and participative experience.

[EN] This paper addresses four criteria that the Soundcool project meets: to "be sustainable", "be future-oriented", "be transformative" and "be innovative". Soundcool is a pedagogical and technological project. A brief description of the technology behind Soundcool will be useful for the reader before addressing the four criteria. Soundcool is like a ¿Lego¿ for sound; Soundcool is composed of a series of software modules that run on a central computer, or host computer. Each module is sort of a musical instrument; it could be a synthesizer, a sampler, a sound effect processor, etc. these modules can be interconnected in different ways allowing the users, i.e. the students, to create their own arrangements, as we call the module creations and interconnections. Then, each module can be controlled either with the mouse or, what is more interesting, with a mobile device through WiFi. This way, every student can control one or several modules of the whole arrangement from their mobile device contributing to a collaborative and participative experience.

La detección del Trastorno del Espectro Autista (TEA) se basa, en muchos casos, en la observación intensiva de videos para analizar el comportamiento natural del niño o niña y detectar posibles trastornos caracterizados por anomalías en las interacciones sociales, la comunicación así como por comportamientos específicos. Por este motivo, la visión por ordenador es una solución eficaz para estudiar el comportamiento de los niños y niñas autistas. En este trabajo, se presenta un método no invasivo de detección y reconocimiento de cuatro movimientos estereotipados en niños y niñas con autismo. Estos movimientos son los siguientes: el aleteo de manos, las manos en la cara, las manos en las orejas y el balanceo del cuerpo o golpes de cabeza. Para realizar esta tarea, se ha utilizado una modificación del algoritmo Dynamic Time Warping (DTW) clásico con la finalidad de alinear las diferentes trayectorias de los ángulos formados por los pares de articulaciones del cuerpo humano. Se debe remarcar que las coordenadas 3D de las articulaciones son obtenidas por un sensor 3D de tipo Kinect.

[ES] Kinect es el dispositivo más empleado para la extracción de esqueletos a partir de imágenes de personas en movimiento. Sin embargo, la inexactitud de los datos que proporciona limita la calidad de los estudios que se basan en Kinect. Numerosas líneas de investigación tratan de encontrar un método que mejore la exactitud y utilidad de los datos que proporciona el dispositivo. Este trabajo presenta el uso conjunto y personalizado de DepthYOLO y Decision Maker como método alternativo de extracción de esqueletos basado en deep learning y a partir de la información que ofrece Kinect. Los resultados indican una clara mejoría respecto a los resultados brutos que ofrece Kinect si bien existe margen de mejora, sobre todo en el procesamiento que hace Decision Maker, [EN] Kinect is the most used device for skeleton extraction from images of people in motion. However, it renders inaccurate data that limit the quality of research based on Kinect. Many lines of research try to find a method which improves the accuracy and usability of Kinect data. This work explores the use of DepthYOLO and Decision Maker in a joint and customized way as an alternative method of skeleton extraction based on deep learning applied to the information provided by Kinect. Results show a clear improvement of accuracy in skeleton extraction compared with raw data provided by Kinect, but there is still room for improvement especially regarding data processing made by Decision Maker.

Soundcool (soundcool.org) es un sistema gratuito para la creación sonora y visual colaborativa desarrollado por la UPV en colaboración con el grupo de Roger Dannenberg, creador del famoso software de audio Audacity, del Departamento de Computer Science de la Carnegie Mellon University (Pittsburgh, EEUU), uno de los primeros departamentos de Computer Science en los rankings a nivel mundial. El proyecto comenzó en 2013 con una estancia en Carnegie Mellon University de su director, Jorge Sastre, y actualmente tiene el apoyo de un proyecto europeo en el que se está probando el software en España, Italia, Portugal y Rumanía, y también de un proyecto de la Generalitat Valenciana. En este proyecto se prevee ampliar las capacidades de vídeo creación y sonoras del sistema actual tanto para el público en general como para personas con necesidades especiales, así como difundir los resultados obtenidos en revistas y congresos de prestigio internacional. El alumno, guiado por los profesores miembros del equipo del proyecto, podrá colaborar en diferentes tareas relacionadas con el proyecto Soundcool según las necesidades del mismo: - Diseño e implementación de nuevos módulos de audio o vídeo de la aplicación con el programa MAX (cycling74.com), html5 o Unity - Implementación de tutoriales y de configuraciones de presets, apoyo técnico a los usuarios - Programación en iOS o Android de interfaces Open Sound Control. - Apoyo técnico a artistas para la preparación de los distintos eventos con Soundcool (ópera con Soundcool "La Mare dels Peixos", "Metrópolis", etc., véase nuestro canal de youtube https://www.youtube.com/channel/UC4IATkEly8UBGkvxOFOLIGg) - Tareas de las redes sociales de Soundcool MAX es un programa de tratamiento de audio y video en tiempo real que viene siendo utilizado por ingenieros y artistas interactivos durante más de 15 años, convirtiéndose en la lengua franca para el desarrollo de programas de música y vídeo interactivos. El protocolo de comunicaciones OpenSou, The student, guided by faculty members of the project team can collaborate on tasks related to Soundcool project as: - Design and implementation of new modules audio or video application with the MAX program (cycling74.com), html5 or Unity - Implementation of tutorials and preset configurations, technical support to users - Programming in iOS or Android Open Sound Control interfaces. - Technical support to artists for the preparation of various events Soundcool (Soundcool opera "La Mare dels Peixos", "Metropolis", etc., see our youtube channel https://www.youtube.com/channel/UC4IATkEly8UBGkvxOFOLIGg) - Tasks of social networks Soundcool MAX is a real time audio and video processing application that has been used by engineers and interactive artists for more than 15 years, becoming a commonly used application for developing interactive music software and video. The communication protocol Open Sound Control (OSC, opensoundcontrol.org/spec-1_0) enables connection with touchpad devices and other control interfaces for applications made in MAX. students will be trained in the issues that are necessary for the project. Soundcool article published in 2015: https://www.researchgate.net/publication/284183213_SOUNDCOOL_NEW_TECHNOLOGIES_FOR_MUSIC_EDUCATION The web and social networks of the project are: Web: soundcool.org collaborative Web: http://network.soundcool.org/ Facebook: https://www.facebook.com/SoundcoolProject Twitter: https://twitter.com/soundcool_ Instagram: https://www.instagram.com/soundcoolproject/ Flickr: https://www.flickr.com/photos/soundcool_project/ Youtube: https://www.youtube.com/channel/UC4IATkEly8UBGkvxOFOLIGg For more information you can write to Jorge Sastre: jsastrem@upv.es

Desarrollo de uno o varios prototipos que añadan funcionalidades a la plataforma Soundcool. En este caso los módulos servirán para dar a un sonido de entrada, una representación visual artística. Soundcool (soundcool.org) es un sistema gratuito para la creación sonora y visual colaborativa desarrollado por la UPV en colaboración con el grupo de Roger Dannenberg, creador del famoso software de audio Audacity, del Departamento de Computer Science de la Carnegie Mellon University (Pittsburgh, EEUU), uno de los primeros departamentos de Computer Science en los rankings a nivel mundial. El proyecto comenzó en 2013 con una estancia en Carnegie Mellon University de su director, Jorge Sastre, y actualmente tiene el apoyo de un proyecto europeo en el que se está probando el software en España, Italia, Portugal y Rumanía, y también de un proyecto de la Generalitat Valenciana. En este proyecto se prevee ampliar las capacidades de vídeo creación y sonoras del sistema actual tanto para el público en general como para personas con necesidades especiales, así como difundir los resultados obtenidos en revistas y congresos de prestigio internacional. El alumno, guiado por los profesores miembros del equipo del proyecto, colaborarará en la siguiente tarea relacionadas con el proyecto Soundcool según las necesidades del mismo: - Diseño e implementación de nuevos módulos de audio o vídeo de la aplicación con el programa MAX (cycling74.com). MAX es un programa de tratamiento de audio y video en tiempo real que viene siendo utilizado por ingenieros y artistas interactivos durante más de 15 años, convirtiéndose en la lengua franca para el desarrollo de programas de música y vídeo interactivos. El protocolo de comunicaciones OpenSound Control (OSC, opensoundcontrol.org/spec-1_0) permite la conexión de dispositivos táctiles y otros interfaces para el control de aplicaciones realizadas en MAX. Se formará al alumno en los temas que sean necesarios para realizar el proyecto., Development of one or several prototypes that add functionalities to the platform Soundcool. In this case the modules will serve to give an artistic visual representation of the input sounds. Soundcool (soundcool.org) is a free system for sound and visual creation Developed by the UPV in collaboration with the group of Roger Dannenberg, creator of the famous audio software Audacity, from the Computer Science Department of Carnegie Mellon University (Pittsburgh, USA), one of the first departments of Computer Science in the rankings worldwide. The project began in 2013 with a stay at Carnegie Mellon University of its director, Jorge Sastre, and currently has the support of a European project in which the software is being tested in Spain, Italy, Portugal and Romania, and also of a project of the Generalitat Valenciana. In this project, it is planned to expand the video creation and sound capabilities of the current system both for the general public and for people with special needs, as well as disseminate the results obtained in journals and congresses of international prestige. The student, guided by the professors members of the project team, will collaborate in the next task related to the Soundcool project according to its needs: - Design and implementation of new audio or video modules of the application with the MAX program (cycling74.com). MAX is a real-time audio and video treatment program that has been used by interactive engineers and artists for more than 15 years, becoming the lingua franca for the development of interactive music and video programs. The protocol of OpenSound Control (OSC, opensoundcontrol.org/spec-1_0) allows the connection of touch devices and other interfaces for the control of applications carried out in MAX. The student will be trained in the topics that are necessary to carry out the project.

Soundcool (soundcool.org) es un sistema gratuito para la creación sonora y visual colaborativa desarrollado por la UPV en colaboración con el grupo de Roger Dannenberg, creador del famoso software de audio Audacity, del Departamento de Computer Science de la Carnegie Mellon University (Pittsburgh, EEUU), uno de los primeros departamentos de Computer Science en los rankings a nivel mundial. El proyecto comenzó en 2013 con una estancia en Carnegie Mellon University de su director, Jorge Sastre, y actualmente tiene el apoyo de un proyecto europeo en el que se está probando el software en España, Italia, Portugal y Rumanía, y también de un proyecto de la Generalitat Valenciana. En este proyecto se prevee ampliar las capacidades de vídeo creación y sonoras del sistema actual tanto para el público en general como para personas con necesidades especiales, así como difundir los resultados obtenidos en revistas y congresos de prestigio internacional. El alumno, guiado por los profesores miembros del equipo del proyecto, podrá colaborar en diferentes tareas relacionadas con el proyecto Soundcool según las necesidades del mismo: - Diseño e implementación de nuevos módulos de audio o vídeo de la aplicación con el programa MAX (cycling74.com), html5 o Unity - Implementación de tutoriales y de configuraciones de presets, apoyo técnico a los usuarios - Programación en iOS o Android de interfaces Open Sound Control. - Apoyo técnico a artistas para la preparación de los distintos eventos con Soundcool (ópera con Soundcool "La Mare dels Peixos", "Metrópolis", etc., véase nuestro canal de youtube https://www.youtube.com/channel/UC4IATkEly8UBGkvxOFOLIGg) - Tareas de las redes sociales de Soundcool MAX es un programa de tratamiento de audio y video en tiempo real que viene siendo utilizado por ingenieros y artistas interactivos durante más de 15 años, convirtiéndose en la lengua franca para el desarrollo de programas de música y vídeo interactivos. El protocolo de comunicaciones OpenSou, The student, guided by faculty members of the project team can collaborate on tasks related to Soundcool project as: - Design and implementation of new modules audio or video application with the MAX program (cycling74.com), html5 or Unity - Implementation of tutorials and preset configurations, technical support to users - Programming in iOS or Android Open Sound Control interfaces. - Technical support to artists for the preparation of various events Soundcool (Soundcool opera "La Mare dels Peixos", "Metropolis", etc., see our youtube channel https://www.youtube.com/channel/UC4IATkEly8UBGkvxOFOLIGg) - Tasks of social networks Soundcool MAX is a real time audio and video processing application that has been used by engineers and interactive artists for more than 15 years, becoming a commonly used application for developing interactive music software and video. The communication protocol Open Sound Control (OSC, opensoundcontrol.org/spec-1_0) enables connection with touchpad devices and other control interfaces for applications made in MAX. students will be trained in the issues that are necessary for the project. Soundcool article published in 2015: https://www.researchgate.net/publication/284183213_SOUNDCOOL_NEW_TECHNOLOGIES_FOR_MUSIC_EDUCATION The web and social networks of the project are: Web: soundcool.org collaborative Web: http://network.soundcool.org/ Facebook: https://www.facebook.com/SoundcoolProject Twitter: https://twitter.com/soundcool_ Instagram: https://www.instagram.com/soundcoolproject/ Flickr: https://www.flickr.com/photos/soundcool_project/ Youtube: https://www.youtube.com/channel/UC4IATkEly8UBGkvxOFOLIGg For more information you can write to Jorge Sastre: jsastrem@upv.es

La detección del Trastorno del Espectro Autista (TEA) se basa, en muchos casos, en la observación intensiva de videos para analizar el comportamiento natural del niño o niña y detectar posibles trastornos caracterizados por anomalías en las interacciones sociales, la comunicación así como por comportamientos específicos. Por este motivo, la visión por ordenador es una solución eficaz para estudiar el comportamiento de los niños y niñas autistas. En este trabajo, se presenta un método no invasivo de detección y reconocimiento de cuatro movimientos estereotipados en niños y niñas con autismo. Estos movimientos son los siguientes: el aleteo de manos, las manos en la cara, las manos en las orejas y el balanceo del cuerpo o golpes de cabeza. Para realizar esta tarea, se ha utilizado una modificación del algoritmo Dynamic Time Warping (DTW) clásico con la finalidad de alinear las diferentes trayectorias de los ángulos formados por los pares de articulaciones del cuerpo humano. Se debe remarcar que las coordenadas 3D de las articulaciones son obtenidas por un sensor 3D de tipo Kinect.

[ES] Kinect es el dispositivo más empleado para la extracción de esqueletos a partir de imágenes de personas en movimiento. Sin embargo, la inexactitud de los datos que proporciona limita la calidad de los estudios que se basan en Kinect. Numerosas líneas de investigación tratan de encontrar un método que mejore la exactitud y utilidad de los datos que proporciona el dispositivo. Este trabajo presenta el uso conjunto y personalizado de DepthYOLO y Decision Maker como método alternativo de extracción de esqueletos basado en deep learning y a partir de la información que ofrece Kinect. Los resultados indican una clara mejoría respecto a los resultados brutos que ofrece Kinect si bien existe margen de mejora, sobre todo en el procesamiento que hace Decision Maker, [EN] Kinect is the most used device for skeleton extraction from images of people in motion. However, it renders inaccurate data that limit the quality of research based on Kinect. Many lines of research try to find a method which improves the accuracy and usability of Kinect data. This work explores the use of DepthYOLO and Decision Maker in a joint and customized way as an alternative method of skeleton extraction based on deep learning applied to the information provided by Kinect. Results show a clear improvement of accuracy in skeleton extraction compared with raw data provided by Kinect, but there is still room for improvement especially regarding data processing made by Decision Maker.

Desarrollo de uno o varios prototipos que añadan funcionalidades a la plataforma Soundcool. En este caso los módulos servirán para dar a un sonido de entrada, una representación visual artística. Soundcool (soundcool.org) es un sistema gratuito para la creación sonora y visual colaborativa desarrollado por la UPV en colaboración con el grupo de Roger Dannenberg, creador del famoso software de audio Audacity, del Departamento de Computer Science de la Carnegie Mellon University (Pittsburgh, EEUU), uno de los primeros departamentos de Computer Science en los rankings a nivel mundial. El proyecto comenzó en 2013 con una estancia en Carnegie Mellon University de su director, Jorge Sastre, y actualmente tiene el apoyo de un proyecto europeo en el que se está probando el software en España, Italia, Portugal y Rumanía, y también de un proyecto de la Generalitat Valenciana. En este proyecto se prevee ampliar las capacidades de vídeo creación y sonoras del sistema actual tanto para el público en general como para personas con necesidades especiales, así como difundir los resultados obtenidos en revistas y congresos de prestigio internacional. El alumno, guiado por los profesores miembros del equipo del proyecto, colaborarará en la siguiente tarea relacionadas con el proyecto Soundcool según las necesidades del mismo: - Diseño e implementación de nuevos módulos de audio o vídeo de la aplicación con el programa MAX (cycling74.com). MAX es un programa de tratamiento de audio y video en tiempo real que viene siendo utilizado por ingenieros y artistas interactivos durante más de 15 años, convirtiéndose en la lengua franca para el desarrollo de programas de música y vídeo interactivos. El protocolo de comunicaciones OpenSound Control (OSC, opensoundcontrol.org/spec-1_0) permite la conexión de dispositivos táctiles y otros interfaces para el control de aplicaciones realizadas en MAX. Se formará al alumno en los temas que sean necesarios para realizar el proyecto., Development of one or several prototypes that add functionalities to the platform Soundcool. In this case the modules will serve to give an artistic visual representation of the input sounds. Soundcool (soundcool.org) is a free system for sound and visual creation Developed by the UPV in collaboration with the group of Roger Dannenberg, creator of the famous audio software Audacity, from the Computer Science Department of Carnegie Mellon University (Pittsburgh, USA), one of the first departments of Computer Science in the rankings worldwide. The project began in 2013 with a stay at Carnegie Mellon University of its director, Jorge Sastre, and currently has the support of a European project in which the software is being tested in Spain, Italy, Portugal and Romania, and also of a project of the Generalitat Valenciana. In this project, it is planned to expand the video creation and sound capabilities of the current system both for the general public and for people with special needs, as well as disseminate the results obtained in journals and congresses of international prestige. The student, guided by the professors members of the project team, will collaborate in the next task related to the Soundcool project according to its needs: - Design and implementation of new audio or video modules of the application with the MAX program (cycling74.com). MAX is a real-time audio and video treatment program that has been used by interactive engineers and artists for more than 15 years, becoming the lingua franca for the development of interactive music and video programs. The protocol of OpenSound Control (OSC, opensoundcontrol.org/spec-1_0) allows the connection of touch devices and other interfaces for the control of applications carried out in MAX. The student will be trained in the topics that are necessary to carry out the project.

Soundcool (soundcool.org) es un sistema gratuito para la creación sonora y visual colaborativa desarrollado por la UPV en colaboración con el grupo de Roger Dannenberg, creador del famoso software de audio Audacity, del Departamento de Computer Science de la Carnegie Mellon University (Pittsburgh, EEUU), uno de los primeros departamentos de Computer Science en los rankings a nivel mundial. El proyecto comenzó en 2013 con una estancia en Carnegie Mellon University de su director, Jorge Sastre, y actualmente tiene el apoyo de un proyecto europeo en el que se está probando el software en España, Italia, Portugal y Rumanía, y también de un proyecto de la Generalitat Valenciana. En este proyecto se prevee ampliar las capacidades de vídeo creación y sonoras del sistema actual tanto para el público en general como para personas con necesidades especiales, así como difundir los resultados obtenidos en revistas y congresos de prestigio internacional. El alumno, guiado por los profesores miembros del equipo del proyecto, podrá colaborar en diferentes tareas relacionadas con el proyecto Soundcool según las necesidades del mismo: - Diseño e implementación de nuevos módulos de audio o vídeo de la aplicación con el programa MAX (cycling74.com), html5 o Unity - Implementación de tutoriales y de configuraciones de presets, apoyo técnico a los usuarios - Programación en iOS o Android de interfaces Open Sound Control. - Apoyo técnico a artistas para la preparación de los distintos eventos con Soundcool (ópera con Soundcool "La Mare dels Peixos", "Metrópolis", etc., véase nuestro canal de youtube https://www.youtube.com/channel/UC4IATkEly8UBGkvxOFOLIGg) - Tareas de las redes sociales de Soundcool MAX es un programa de tratamiento de audio y video en tiempo real que viene siendo utilizado por ingenieros y artistas interactivos durante más de 15 años, convirtiéndose en la lengua franca para el desarrollo de programas de música y vídeo interactivos. El protocolo de comunicaciones OpenSou, The student, guided by faculty members of the project team can collaborate on tasks related to Soundcool project as: - Design and implementation of new modules audio or video application with the MAX program (cycling74.com), html5 or Unity - Implementation of tutorials and preset configurations, technical support to users - Programming in iOS or Android Open Sound Control interfaces. - Technical support to artists for the preparation of various events Soundcool (Soundcool opera "La Mare dels Peixos", "Metropolis", etc., see our youtube channel https://www.youtube.com/channel/UC4IATkEly8UBGkvxOFOLIGg) - Tasks of social networks Soundcool MAX is a real time audio and video processing application that has been used by engineers and interactive artists for more than 15 years, becoming a commonly used application for developing interactive music software and video. The communication protocol Open Sound Control (OSC, opensoundcontrol.org/spec-1_0) enables connection with touchpad devices and other control interfaces for applications made in MAX. students will be trained in the issues that are necessary for the project. Soundcool article published in 2015: https://www.researchgate.net/publication/284183213_SOUNDCOOL_NEW_TECHNOLOGIES_FOR_MUSIC_EDUCATION The web and social networks of the project are: Web: soundcool.org collaborative Web: http://network.soundcool.org/ Facebook: https://www.facebook.com/SoundcoolProject Twitter: https://twitter.com/soundcool_ Instagram: https://www.instagram.com/soundcoolproject/ Flickr: https://www.flickr.com/photos/soundcool_project/ Youtube: https://www.youtube.com/channel/UC4IATkEly8UBGkvxOFOLIGg For more information you can write to Jorge Sastre: jsastrem@upv.es

En este proyecto se aborda el desarrollo de una herramienta para la detección y reconocimiento de los gestos de la “escultura” de las personas (posición del tronco, cabeza, brazos y piernas) empleando el sensor Kinect para su posterior interpretación conforme a la sinergología™. Esta disciplina estudia e interpreta los gestos y actitudes corporales que no son realizados de forma plenamente consciente., En aquest projecte s'aborda el desenrotllament d'una ferramenta per a la detecció i reconeixement dels gestos de la "escultura" de les persones (posició del tronc, cap, braços i cames) emprant el sensor Kinect per a la seua posterior interpretació d'acord amb la sinergología™. Esta disciplina estudia i interpreta els gestos i actituds corporals que no són realitzats de forma plenament conscient, This project addresses the development of a tool for the detection and recognition of the "sculpture" of people (trunk position, head, arms and legs) using Kinect sensor for later interpretation according to synergology ™. This discipline studies and interprets corporal gestures and attitudes which are not carried out in a fully conscious way.

Este documento constituye una introducción al uso de dispositivos de interacción complejos denominados sensores 3D (o también depth cameras, Ranging Cameras o RGB-D Cameras). Como ejemplo de uno de estos periféricos que puede utilizar el usuario en computador típico abordaremos la instalación, configuración y uso del kinect.

Este artículo constituye una introducción al desarrollo de aplicaciones que hagan uso de dispositivos de interacción complejos denominados sensores 3D (o también Depth Cameras, Ranging Cameras o RGB-D Cameras). Estas ¿cámaras¿ proporcionan dos fuentes de información visual sincronizadas: una imagen con la información de color sincronizada con otra imagen que contiene el valor de distancia al sensor para cada píxel. También es habitual que permitan capturar la información de audio de alrededor. En este artículo veremos cómo se pueden desarrollar aplicaciones y probarlas sin tenerlo físicamente delante.

[EN] Advanced displays and Natural User Interfaces (NUI) are a very suitable combination for developing systems to provide an enhanced and richer user experience. This combination can be appropriate in several fields and has not been extensively exploited. One of the fields that this combination is especially suitable for is education. Nowadays, children are growing up playing with computer games, using mobile devices, and other technological devices. New learning methods that use these new technologies can help in the learning process. In this paper, two new methods that use advanced displays and NUI for learning about a period of history are presented. One of the methods is an autostereoscopic system that lets children see themselves as a background in the game and renders the elements in 3D without the need for special glasses; the second method is a frontal projection system that projects the image on a table in 2D and works similarly to a touch table. The Microsoft Kinect© is used in both systems for the interaction. A comparative study to check different aspects was carried out. A total of 128 children from 7 to 11 years old participated in the study. From the results, we observed that the different characteristics of the systems did not influence the children s acquired knowledge, engagement, or satisfaction. There were statistically significant differences for depth perception and presence in which the autostereoscopic system was scored higher. However, of the two systems, the children considered the frontal projection to be easier to use. We would like to highlight that the scores for the two systems and for all the questions were very high. These results suggest that games of this kind (advanced displays and NUI) could be appropriate educational games and that autostereoscopy is a technology to exploit in their development.

En este proyecto se aborda el desarrollo de una herramienta para la detección y reconocimiento de los gestos de la “escultura” de las personas (posición del tronco, cabeza, brazos y piernas) empleando el sensor Kinect para su posterior interpretación conforme a la sinergología™. Esta disciplina estudia e interpreta los gestos y actitudes corporales que no son realizados de forma plenamente consciente., En aquest projecte s'aborda el desenrotllament d'una ferramenta per a la detecció i reconeixement dels gestos de la "escultura" de les persones (posició del tronc, cap, braços i cames) emprant el sensor Kinect per a la seua posterior interpretació d'acord amb la sinergología™. Esta disciplina estudia i interpreta els gestos i actituds corporals que no són realitzats de forma plenament conscient, This project addresses the development of a tool for the detection and recognition of the "sculpture" of people (trunk position, head, arms and legs) using Kinect sensor for later interpretation according to synergology ™. This discipline studies and interprets corporal gestures and attitudes which are not carried out in a fully conscious way.

En este proyecto se aborda el desarrollo de una herramienta para la detección y reconocimiento de los gestos de la “escultura” de las personas (posición del tronco, cabeza, brazos y piernas) empleando el sensor Kinect para su posterior interpretación conforme a la sinergología™. Esta disciplina estudia e interpreta los gestos y actitudes corporales que no son realizados de forma plenamente consciente., En aquest projecte s'aborda el desenrotllament d'una ferramenta per a la detecció i reconeixement dels gestos de la "escultura" de les persones (posició del tronc, cap, braços i cames) emprant el sensor Kinect per a la seua posterior interpretació d'acord amb la sinergología™. Esta disciplina estudia i interpreta els gestos i actituds corporals que no són realitzats de forma plenament conscient, This project addresses the development of a tool for the detection and recognition of the "sculpture" of people (trunk position, head, arms and legs) using Kinect sensor for later interpretation according to synergology ™. This discipline studies and interprets corporal gestures and attitudes which are not carried out in a fully conscious way.

Este documento constituye una introducción al uso de dispositivos de interacción complejos denominados sensores 3D (o también depth cameras, Ranging Cameras o RGB-D Cameras). Como ejemplo de uno de estos periféricos que puede utilizar el usuario en computador típico abordaremos la instalación, configuración y uso del kinect.

Advances in depth sensing provide great opportunities for the development of new methods for human computer interactivity. With the launch of the Microsoft Kinect sensor, high-resolution depth and visual sensing has become available for widespread use. As it is suitable for measuring distances to objects at high frame rate, such kind of sensors are increasingly used for 3D acquisitions, and more generally for applications in robotics or computer vision. The aim of this survey is to implement a gesture recognition system using the Kinect version 2 of Microsoft in order to interact with a virtual TV weather studio. The Kinect sensor was used to build up a dataset, which contains motion recordings of 8 different gestures and was build up by two different gesture training machine learning algorithms. Then, the system is evaluated in a user study, which allows a direct comparison and reveals benefits and limits of using such technique. Finally, it is given an overview of the challenges in this field and future work trends., Los avances en los sensores de profundidad ofrecen grandes oportunidades para el desarrollo de nuevos métodos para la interactividad computadora-humano. Con el lanzamiento del sensor Kinect de Microsoft, la detección de profundidad de alta resolución se ha convertido en un componente disponible para el uso generalizado. Como es adecuado para medir distancias a objetos a alta velocidad, este tipo de sensores se utilizan cada vez más para adquirir información 3D, y más en general para aplicaciones en robótica o en visión artificial. El objetivo de este estudio es implementar un sistema de reconocimiento de gestos utilizando la Kinect versión 2 de Microsoft con el fin de interactuar con un estudio virtual de TV. El sensor Kinect se utilizó para construir una base de datos, que contiene grabaciones de movimientos para 8 gestos distintos y fue entrenado por dos algoritmos diferentes de aprendizaje de máquinas. A continuación, el sistema se evaluó con un conjunto de usuarios en un estudio virtual, lo que permite una comparación directa y revela los beneficios y los límites de la utilización de tal técnica. Por último, se da una visión general de los retos en este campo y futuras líneas de trabajo, Els avenços en els sensors de profunditat ofereixen grans oportunitats per al desenvolupament de nous mètodes per a la interactivitat ordinador-humà. Amb el llançament del sensor Kinect de Microsoft, la detecció de profunditat d’alta resolució s’ha convertit en un component disponible per a l’ús generalitzat. Com és adequat per mesurar distàncies a objectes a alta velocitat, aquest tipus de sensors s’utilitzen cada vegada més per adquirir informació 3D, i més en general per a aplicacions en robòtica i en visió artificial. L’objectiu d’aquest estudi és implementar un sistema de reconeixement de gestos utilitzant la Kinect versió 2 de Microsoft per tal d’interactuar amb un estudi virtual de TV. El sensor Kinect es va utilitzar per construir una base de dades, que conté gravacions de moviments per a 8 gestos diferents i va ser entrenat per dos algoritmes diferents d’aprenentatge de màquines. A continuació, el sistema es va avaluar amb un conjunt d’usuaris en un estudi virtual, el que permet una comparació directa i revela els beneficis i els límits de la utilització de tal tècnica. Finalment, es dóna una visió general dels reptes en aquest camp i futures línies de treball.

En este proyecto se aborda el desarrollo de una herramienta para la detección y reconocimiento de los gestos de la “escultura” de las personas (posición del tronco, cabeza, brazos y piernas) empleando el sensor Kinect para su posterior interpretación conforme a la sinergología™. Esta disciplina estudia e interpreta los gestos y actitudes corporales que no son realizados de forma plenamente consciente., En aquest projecte s'aborda el desenrotllament d'una ferramenta per a la detecció i reconeixement dels gestos de la "escultura" de les persones (posició del tronc, cap, braços i cames) emprant el sensor Kinect per a la seua posterior interpretació d'acord amb la sinergología™. Esta disciplina estudia i interpreta els gestos i actituds corporals que no són realitzats de forma plenament conscient, This project addresses the development of a tool for the detection and recognition of the "sculpture" of people (trunk position, head, arms and legs) using Kinect sensor for later interpretation according to synergology ™. This discipline studies and interprets corporal gestures and attitudes which are not carried out in a fully conscious way.

Este documento constituye una introducción al uso de dispositivos de interacción complejos denominados sensores 3D (o también depth cameras, Ranging Cameras o RGB-D Cameras). Como ejemplo de uno de estos periféricos que puede utilizar el usuario en computador típico abordaremos la instalación, configuración y uso del kinect.

Advances in depth sensing provide great opportunities for the development of new methods for human computer interactivity. With the launch of the Microsoft Kinect sensor, high-resolution depth and visual sensing has become available for widespread use. As it is suitable for measuring distances to objects at high frame rate, such kind of sensors are increasingly used for 3D acquisitions, and more generally for applications in robotics or computer vision. The aim of this survey is to implement a gesture recognition system using the Kinect version 2 of Microsoft in order to interact with a virtual TV weather studio. The Kinect sensor was used to build up a dataset, which contains motion recordings of 8 different gestures and was build up by two different gesture training machine learning algorithms. Then, the system is evaluated in a user study, which allows a direct comparison and reveals benefits and limits of using such technique. Finally, it is given an overview of the challenges in this field and future work trends., Los avances en los sensores de profundidad ofrecen grandes oportunidades para el desarrollo de nuevos métodos para la interactividad computadora-humano. Con el lanzamiento del sensor Kinect de Microsoft, la detección de profundidad de alta resolución se ha convertido en un componente disponible para el uso generalizado. Como es adecuado para medir distancias a objetos a alta velocidad, este tipo de sensores se utilizan cada vez más para adquirir información 3D, y más en general para aplicaciones en robótica o en visión artificial. El objetivo de este estudio es implementar un sistema de reconocimiento de gestos utilizando la Kinect versión 2 de Microsoft con el fin de interactuar con un estudio virtual de TV. El sensor Kinect se utilizó para construir una base de datos, que contiene grabaciones de movimientos para 8 gestos distintos y fue entrenado por dos algoritmos diferentes de aprendizaje de máquinas. A continuación, el sistema se evaluó con un conjunto de usuarios en un estudio virtual, lo que permite una comparación directa y revela los beneficios y los límites de la utilización de tal técnica. Por último, se da una visión general de los retos en este campo y futuras líneas de trabajo, Els avenços en els sensors de profunditat ofereixen grans oportunitats per al desenvolupament de nous mètodes per a la interactivitat ordinador-humà. Amb el llançament del sensor Kinect de Microsoft, la detecció de profunditat d’alta resolució s’ha convertit en un component disponible per a l’ús generalitzat. Com és adequat per mesurar distàncies a objectes a alta velocitat, aquest tipus de sensors s’utilitzen cada vegada més per adquirir informació 3D, i més en general per a aplicacions en robòtica i en visió artificial. L’objectiu d’aquest estudi és implementar un sistema de reconeixement de gestos utilitzant la Kinect versió 2 de Microsoft per tal d’interactuar amb un estudi virtual de TV. El sensor Kinect es va utilitzar per construir una base de dades, que conté gravacions de moviments per a 8 gestos diferents i va ser entrenat per dos algoritmes diferents d’aprenentatge de màquines. A continuació, el sistema es va avaluar amb un conjunt d’usuaris en un estudi virtual, el que permet una comparació directa i revela els beneficis i els límits de la utilització de tal tècnica. Finalment, es dóna una visió general dels reptes en aquest camp i futures línies de treball.

Este documento constituye una introducción al uso de dispositivos de interacción complejos denominados sensores 3D (o también depth cameras, Ranging Cameras o RGB-D Cameras). Como ejemplo de uno de estos periféricos que puede utilizar el usuario en computador típico abordaremos la instalación, configuración y uso del kinect.

Este documento constituye una introducción al uso de dispositivos de interacción complejos denominados sensores 3D (o también depth cameras, Ranging Cameras o RGB-D Cameras). Como ejemplo de uno de estos periféricos que puede utilizar el usuario en computador típico abordaremos la instalación, configuración y uso del kinect.

Este artículo constituye una introducción al desarrollo de aplicaciones que hagan uso de dispositivos de interacción complejos denominados sensores 3D (o también Depth Cameras, Ranging Cameras o RGB-D Cameras). Estas ¿cámaras¿ proporcionan dos fuentes de información visual sincronizadas: una imagen con la información de color sincronizada con otra imagen que contiene el valor de distancia al sensor para cada píxel. También es habitual que permitan capturar la información de audio de alrededor. En este artículo veremos cómo se pueden desarrollar aplicaciones y probarlas sin tenerlo físicamente delante.

Advances in depth sensing provide great opportunities for the development of new methods for human computer interactivity. With the launch of the Microsoft Kinect sensor, high-resolution depth and visual sensing has become available for widespread use. As it is suitable for measuring distances to objects at high frame rate, such kind of sensors are increasingly used for 3D acquisitions, and more generally for applications in robotics or computer vision. The aim of this survey is to implement a gesture recognition system using the Kinect version 2 of Microsoft in order to interact with a virtual TV weather studio. The Kinect sensor was used to build up a dataset, which contains motion recordings of 8 different gestures and was build up by two different gesture training machine learning algorithms. Then, the system is evaluated in a user study, which allows a direct comparison and reveals benefits and limits of using such technique. Finally, it is given an overview of the challenges in this field and future work trends., Los avances en los sensores de profundidad ofrecen grandes oportunidades para el desarrollo de nuevos métodos para la interactividad computadora-humano. Con el lanzamiento del sensor Kinect de Microsoft, la detección de profundidad de alta resolución se ha convertido en un componente disponible para el uso generalizado. Como es adecuado para medir distancias a objetos a alta velocidad, este tipo de sensores se utilizan cada vez más para adquirir información 3D, y más en general para aplicaciones en robótica o en visión artificial. El objetivo de este estudio es implementar un sistema de reconocimiento de gestos utilizando la Kinect versión 2 de Microsoft con el fin de interactuar con un estudio virtual de TV. El sensor Kinect se utilizó para construir una base de datos, que contiene grabaciones de movimientos para 8 gestos distintos y fue entrenado por dos algoritmos diferentes de aprendizaje de máquinas. A continuación, el sistema se evaluó con un conjunto de usuarios en un estudio virtual, lo que permite una comparación directa y revela los beneficios y los límites de la utilización de tal técnica. Por último, se da una visión general de los retos en este campo y futuras líneas de trabajo, Els avenços en els sensors de profunditat ofereixen grans oportunitats per al desenvolupament de nous mètodes per a la interactivitat ordinador-humà. Amb el llançament del sensor Kinect de Microsoft, la detecció de profunditat d’alta resolució s’ha convertit en un component disponible per a l’ús generalitzat. Com és adequat per mesurar distàncies a objectes a alta velocitat, aquest tipus de sensors s’utilitzen cada vegada més per adquirir informació 3D, i més en general per a aplicacions en robòtica i en visió artificial. L’objectiu d’aquest estudi és implementar un sistema de reconeixement de gestos utilitzant la Kinect versió 2 de Microsoft per tal d’interactuar amb un estudi virtual de TV. El sensor Kinect es va utilitzar per construir una base de dades, que conté gravacions de moviments per a 8 gestos diferents i va ser entrenat per dos algoritmes diferents d’aprenentatge de màquines. A continuació, el sistema es va avaluar amb un conjunt d’usuaris en un estudi virtual, el que permet una comparació directa i revela els beneficis i els límits de la utilització de tal tècnica. Finalment, es dóna una visió general dels reptes en aquest camp i futures línies de treball.

[EN] Advanced displays and Natural User Interfaces (NUI) are a very suitable combination for developing systems to provide an enhanced and richer user experience. This combination can be appropriate in several fields and has not been extensively exploited. One of the fields that this combination is especially suitable for is education. Nowadays, children are growing up playing with computer games, using mobile devices, and other technological devices. New learning methods that use these new technologies can help in the learning process. In this paper, two new methods that use advanced displays and NUI for learning about a period of history are presented. One of the methods is an autostereoscopic system that lets children see themselves as a background in the game and renders the elements in 3D without the need for special glasses; the second method is a frontal projection system that projects the image on a table in 2D and works similarly to a touch table. The Microsoft Kinect© is used in both systems for the interaction. A comparative study to check different aspects was carried out. A total of 128 children from 7 to 11 years old participated in the study. From the results, we observed that the different characteristics of the systems did not influence the children s acquired knowledge, engagement, or satisfaction. There were statistically significant differences for depth perception and presence in which the autostereoscopic system was scored higher. However, of the two systems, the children considered the frontal projection to be easier to use. We would like to highlight that the scores for the two systems and for all the questions were very high. These results suggest that games of this kind (advanced displays and NUI) could be appropriate educational games and that autostereoscopy is a technology to exploit in their development.

[EN] This Project of innovation studies the use of the kinect technology as resource of musical creation for Primary Education. It analyses the musical creations that this technology uses and it determines the standards of learning of the musical creativity in the Primary curriculum. Finally, it designs an approach of pedagogic actuation that includes Kinect. This project tries to be an instrument of TIC formation for professorship as well as a resource to improve the learning processes of the students aged 6 to 12. Through the study of the Kinect technology it tries to determine the possibilities of the musical creation of the sensor kinect camera and the “Ableton Live” program within the framework of Primary Education curriculum. In the analysis of the sources found concludes that kinect technology and the software “Ableton Live” contain the necessary educative resources to maximize the learning of the students. Although, by not making an implementation in the classroom, in this project data cannot be contributed regarding the results, or perform an evaluation. Nonetheless, this project concludes that Kinect Technology can be applicable to contexts of Primary Education, [ES] Este proyecto de innovación estudia el uso de la tecnología Kinect como recurso de creación musical para la Educación Primaria. Analiza las creaciones musicales que emplean esta tecnología y determina los estándares de aprendizaje de la creatividad musical en el currículo de Primaria. Por último diseña una propuesta de actuación pedagógica que incluye Kinect. Este proyecto pretende ser un instrumento de formación TIC para el profesorado así como un recurso para mejorar los procesos de aprendizaje de los discentes comprendidos entre los 6 y los 12 años de edad. A través del estudio de la tecnología Kinect pretende determinar las posibilidades de creación musical de la cámara sensor de Kinect y el programa Ableton Live dentro del marco curricular de Educación Primaria. En el análisis de las fuentes encontradas concluye que la tecnología Kinect y el software Ableton Live contienen los recursos educativos necesarios para potenciar el aprendizaje de los discentes. Si bien, al no realizar una puesta en práctica dentro del aula, en este proyecto no se pueden aportar datos en cuanto a los resultados, ni realizar una evaluación. No obstante, este proyecto concluye que la Tecnología Kinect puede ser aplicable a los contextos de la Educación Primaria

En este proyecto se pretende realizar el diseño e implementación de un conjunto de algoritmos de procesado de información, para el cálculo de ángulos, distancias y su posterior representación, para acabar proyectando estos datos en un informe ergonómico Sue Rodgers. Este proyecto se encuentra integrado en un proyecto denominado Ergo Station, en el que utilizando el lenguaje de programación LabVIEW y cuatro cámaras KINECT, tratando de comprobar si las operaciones de una línea de montaje son adecuadas, This project aims to make the design and implementation of a set of a computer-process’ algorithms for calculating angles, ranges and its representation, in order to project these data in a Sue Rodgers report. This project is part of a project known as Ergo Station, with the LabVIEW programing language and four KINECT cameras, which consists in checking if its assembly line’s operations are appropriate.

En este proyecto se intenta estimar la dirección, velocidad y aceleración de un objeto observado por una Kinect con ayuda de Robot Operating System (ROS) y filtro de Kalman, . ROS es una sistema operativa con la cual es mucho más fácil comunicarse con la cámara Kinect, usando librerías de openni. Con Kinect se pueden obtener imágenes de profundidad, con las cuales es posible determinar la posición tridimensional de un objeto observado por ella. La Kinect esta montada sobre un robot móvil Turtlebot, que es un robot derivado de la aspiradora Roomba.

En este proyecto se intenta estimar la dirección, velocidad y aceleración de un objeto observado por una Kinect con ayuda de Robot Operating System (ROS) y filtro de Kalman, . ROS es una sistema operativa con la cual es mucho más fácil comunicarse con la cámara Kinect, usando librerías de openni. Con Kinect se pueden obtener imágenes de profundidad, con las cuales es posible determinar la posición tridimensional de un objeto observado por ella. La Kinect esta montada sobre un robot móvil Turtlebot, que es un robot derivado de la aspiradora Roomba.

En este proyecto se pretende realizar el diseño e implementación de un conjunto de algoritmos de procesado de información, para el cálculo de ángulos, distancias y su posterior representación, para acabar proyectando estos datos en un informe ergonómico Sue Rodgers. Este proyecto se encuentra integrado en un proyecto denominado Ergo Station, en el que utilizando el lenguaje de programación LabVIEW y cuatro cámaras KINECT, tratando de comprobar si las operaciones de una línea de montaje son adecuadas, This project aims to make the design and implementation of a set of a computer-process’ algorithms for calculating angles, ranges and its representation, in order to project these data in a Sue Rodgers report. This project is part of a project known as Ergo Station, with the LabVIEW programing language and four KINECT cameras, which consists in checking if its assembly line’s operations are appropriate.

[EN] This Project of innovation studies the use of the kinect technology as resource of musical creation for Primary Education. It analyses the musical creations that this technology uses and it determines the standards of learning of the musical creativity in the Primary curriculum. Finally, it designs an approach of pedagogic actuation that includes Kinect. This project tries to be an instrument of TIC formation for professorship as well as a resource to improve the learning processes of the students aged 6 to 12. Through the study of the Kinect technology it tries to determine the possibilities of the musical creation of the sensor kinect camera and the “Ableton Live” program within the framework of Primary Education curriculum. In the analysis of the sources found concludes that kinect technology and the software “Ableton Live” contain the necessary educative resources to maximize the learning of the students. Although, by not making an implementation in the classroom, in this project data cannot be contributed regarding the results, or perform an evaluation. Nonetheless, this project concludes that Kinect Technology can be applicable to contexts of Primary Education, [ES] Este proyecto de innovación estudia el uso de la tecnología Kinect como recurso de creación musical para la Educación Primaria. Analiza las creaciones musicales que emplean esta tecnología y determina los estándares de aprendizaje de la creatividad musical en el currículo de Primaria. Por último diseña una propuesta de actuación pedagógica que incluye Kinect. Este proyecto pretende ser un instrumento de formación TIC para el profesorado así como un recurso para mejorar los procesos de aprendizaje de los discentes comprendidos entre los 6 y los 12 años de edad. A través del estudio de la tecnología Kinect pretende determinar las posibilidades de creación musical de la cámara sensor de Kinect y el programa Ableton Live dentro del marco curricular de Educación Primaria. En el análisis de las fuentes encontradas concluye que la tecnología Kinect y el software Ableton Live contienen los recursos educativos necesarios para potenciar el aprendizaje de los discentes. Si bien, al no realizar una puesta en práctica dentro del aula, en este proyecto no se pueden aportar datos en cuanto a los resultados, ni realizar una evaluación. No obstante, este proyecto concluye que la Tecnología Kinect puede ser aplicable a los contextos de la Educación Primaria

En este proyecto se pretende realizar el diseño e implementación de un conjunto de algoritmos de procesado de información, para el cálculo de ángulos, distancias y su posterior representación, para acabar proyectando estos datos en un informe ergonómico Sue Rodgers. Este proyecto se encuentra integrado en un proyecto denominado Ergo Station, en el que utilizando el lenguaje de programación LabVIEW y cuatro cámaras KINECT, tratando de comprobar si las operaciones de una línea de montaje son adecuadas, This project aims to make the design and implementation of a set of a computer-process’ algorithms for calculating angles, ranges and its representation, in order to project these data in a Sue Rodgers report. This project is part of a project known as Ergo Station, with the LabVIEW programing language and four KINECT cameras, which consists in checking if its assembly line’s operations are appropriate.

[EN] This Project of innovation studies the use of the kinect technology as resource of musical creation for Primary Education. It analyses the musical creations that this technology uses and it determines the standards of learning of the musical creativity in the Primary curriculum. Finally, it designs an approach of pedagogic actuation that includes Kinect. This project tries to be an instrument of TIC formation for professorship as well as a resource to improve the learning processes of the students aged 6 to 12. Through the study of the Kinect technology it tries to determine the possibilities of the musical creation of the sensor kinect camera and the “Ableton Live” program within the framework of Primary Education curriculum. In the analysis of the sources found concludes that kinect technology and the software “Ableton Live” contain the necessary educative resources to maximize the learning of the students. Although, by not making an implementation in the classroom, in this project data cannot be contributed regarding the results, or perform an evaluation. Nonetheless, this project concludes that Kinect Technology can be applicable to contexts of Primary Education, [ES] Este proyecto de innovación estudia el uso de la tecnología Kinect como recurso de creación musical para la Educación Primaria. Analiza las creaciones musicales que emplean esta tecnología y determina los estándares de aprendizaje de la creatividad musical en el currículo de Primaria. Por último diseña una propuesta de actuación pedagógica que incluye Kinect. Este proyecto pretende ser un instrumento de formación TIC para el profesorado así como un recurso para mejorar los procesos de aprendizaje de los discentes comprendidos entre los 6 y los 12 años de edad. A través del estudio de la tecnología Kinect pretende determinar las posibilidades de creación musical de la cámara sensor de Kinect y el programa Ableton Live dentro del marco curricular de Educación Primaria. En el análisis de las fuentes encontradas concluye que la tecnología Kinect y el software Ableton Live contienen los recursos educativos necesarios para potenciar el aprendizaje de los discentes. Si bien, al no realizar una puesta en práctica dentro del aula, en este proyecto no se pueden aportar datos en cuanto a los resultados, ni realizar una evaluación. No obstante, este proyecto concluye que la Tecnología Kinect puede ser aplicable a los contextos de la Educación Primaria

El proyecto viene motivado por la necesidad de automatizar una línea de producción de naranjas, buscando una reducción en los tiempos de clasificación del producto y el consecuente ahorro económico derivado de esta medida. El sistema desarrollado deberá ser capaz de identificar el tamaño de las naranjas y su posición, para su posterior clasificación en función del volumen mediante un brazo robot encargado de ubicarlas en el lugar correspondiente a cada tamaño. El presente proyecto únicamente se centra en la programación del algoritmo de reconocimiento de las naranjas, haciendo uso para ello de la librería Point Cloud Library y trabajando a partir de las nubes de puntos obtenidas mediante Kinect Fusion, pero para contextualizar mejor el trabajo también se harán referencias y se explicarán ciertos procesos que no son objeto de este proyecto.

[EN] The research developed is focused on estimate and predict the error involved in using OWAS assessment method to evaluate the postural load on workstations using Kinect. A tool for predicting this error from the features of the task and the observations frecuency has been developed, [ES] Esta investigación, valora el error presente al emplear el método Owas para la evaluación de la carga postural por medio de la Kinect y desarrolla una herramienta que permite predecir dicho error, a partir de las características ergonómicas de la tarea evaluada

[EN] The research developed is focused on estimate and predict the error involved in using OWAS assessment method to evaluate the postural load on workstations using Kinect. A tool for predicting this error from the features of the task and the observations frecuency has been developed, [ES] Esta investigación, valora el error presente al emplear el método Owas para la evaluación de la carga postural por medio de la Kinect y desarrolla una herramienta que permite predecir dicho error, a partir de las características ergonómicas de la tarea evaluada