{"id":2386,"date":"2026-02-12T09:51:44","date_gmt":"2026-02-12T07:51:44","guid":{"rendered":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/?p=2386"},"modified":"2026-02-12T09:51:44","modified_gmt":"2026-02-12T07:51:44","slug":"partner-spotlight-politecnico-di-torino-advances-real-time-hand-configuration-recognition","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/es\/partner-spotlight-politecnico-di-torino-advances-real-time-hand-configuration-recognition\/","title":{"rendered":"Socio destacado: Politecnico di Torino avanza en el reconocimiento de la configuraci\u00f3n de la mano en tiempo real"},"content":{"rendered":"<p>La innovaci\u00f3n en la transformaci\u00f3n digital a menudo surge de la investigaci\u00f3n interdisciplinaria. Si bien nuestro proyecto se centra en la aplicaci\u00f3n industrial de los gemelos digitales, nuestros socios en <strong>Polit\u00e9cnico de Tur\u00edn<\/strong> est\u00e1n ampliando los l\u00edmites de la visi\u00f3n artificial y la interacci\u00f3n hombre-m\u00e1quina a trav\u00e9s de sus \u00faltimas investigaciones en reconocimiento del lenguaje de se\u00f1as.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Rompiendo barreras de comunicaci\u00f3n con detecci\u00f3n RGB-D<\/h3>\n\n\n\n<p>En un estudio publicado recientemente en <em>Sensores<\/em>, Investigadores del Departamento de Ingenier\u00eda de Gesti\u00f3n y Producci\u00f3n (DIGEP) y del Departamento de Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica desarrollaron un marco para el reconocimiento en tiempo real de configuraciones de la mano en <strong>Lengua de Se\u00f1as Italiana (LIS)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>La investigaci\u00f3n aborda un componente crucial del lenguaje de se\u00f1as: el &quot;chereme&quot;, o la forma espec\u00edfica de la mano utilizada durante una se\u00f1a. Al centrarse en estas configuraciones como una tarea de clasificaci\u00f3n independiente, el equipo ha creado una forma m\u00e1s eficiente para que las computadoras &quot;lean&quot; las formas de las manos sin necesidad de procesar un gesto temporal completo y complejo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo funciona: desde puntos de referencia hasta aprendizaje autom\u00e1tico<\/h3>\n\n\n\n<p>El enfoque del equipo utiliza m\u00e9todos de bajo costo. <strong>C\u00e1maras RGB-D<\/strong> (que capturan informaci\u00f3n tanto de color como de profundidad) combinada con sofisticadas herramientas de procesamiento:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Integraci\u00f3n de MediaPipe<\/strong>:El sistema extrae puntos de referencia de la mano en 3D en tiempo real.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas geom\u00e9tricas<\/strong>Estos puntos de referencia se convierten en caracter\u00edsticas geom\u00e9tricas 3D, como las distancias entre las yemas de los dedos y la palma, que luego se normalizan para tener en cuenta los diferentes tama\u00f1os de mano.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Clasificaci\u00f3n SVM<\/strong>:Luego, un clasificador de m\u00e1quina de vectores de soporte (SVM) identifica la configuraci\u00f3n espec\u00edfica.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Los resultados son impresionantes, ya que el sistema logra una precisi\u00f3n de <strong>96.8%<\/strong> en 24 configuraciones de mano LIS distintas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">M\u00e1s all\u00e1 del laboratorio: posibles aplicaciones<\/h3>\n\n\n\n<p>Si bien el objetivo principal es ayudar a la comunicaci\u00f3n de la comunidad sorda, este tipo de seguimiento manual de alta precisi\u00f3n tiene implicaciones significativas para nuestro trabajo en <strong>Fabricaci\u00f3n inteligente<\/strong>. La capacidad de un sistema para reconocer con precisi\u00f3n configuraciones complejas de la mano en tiempo real es esencial para:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Colaboraci\u00f3n avanzada entre humanos y robots<\/strong>:Permite a los t\u00e9cnicos controlar cobots industriales mediante gestos manuales precisos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Entrenamiento inmersivo<\/strong>:Mejora de las simulaciones de realidad virtual (RV) donde se requieren interacciones manuales precisas para el ensamblaje o mantenimiento virtual.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Felicitamos al equipo del Polit\u00e9cnico de Tur\u00edn, que incluye a Luca Ulrich, Giorgia Marullo y Enrico Vezzetti, por su contribuci\u00f3n al campo de la visi\u00f3n artificial. Esta investigaci\u00f3n subraya la excelencia t\u00e9cnica de nuestro consorcio de proyecto y las diversas maneras en que el modelado digital est\u00e1 configurando nuestro futuro.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p><strong>Publicaci\u00f3n completa<\/strong>: <em>Un enfoque basado en c\u00e1mara 3D para el reconocimiento de la configuraci\u00f3n de la mano en tiempo real en lengua de se\u00f1as italiana<\/em>, <a href=\"https:\/\/www.mdpi.com\/1424-8220\/26\/3\/1059\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">publicado en Sensores (2026)<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La innovaci\u00f3n en la transformaci\u00f3n digital suele surgir de la investigaci\u00f3n interdisciplinaria. Si bien nuestro proyecto se centra en la aplicaci\u00f3n industrial de los gemelos digitales,\u2026<\/p>","protected":false},"author":5,"featured_media":2387,"comment_status":"open","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_kad_post_classname":"","footnotes":""},"categories":[79],"tags":[],"class_list":["post-2386","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-research-and-development"],"acf":[],"taxonomy_info":{"category":[{"value":79,"label":"Research and Development"}]},"featured_image_src_large":["https:\/\/digitaltwinproject.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_ohzijiohzijiohzi.png",1024,1024,false],"author_info":{"display_name":"Nikolay Tsolev (RCCI)","author_link":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/es\/author\/ntsolev\/"},"comment_info":0,"category_info":[{"term_id":79,"name":"Research and Development","slug":"research-and-development","term_group":0,"term_taxonomy_id":79,"taxonomy":"category","description":"","parent":0,"count":9,"filter":"raw","cat_ID":79,"category_count":9,"category_description":"","cat_name":"Research and Development","category_nicename":"research-and-development","category_parent":0}],"tag_info":false,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2386","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2386"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2386\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2388,"href":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2386\/revisions\/2388"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2387"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2386"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2386"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/digitaltwinproject.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2386"}],"curies":[{"name":"gracias","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}