Ingeniería electrónica · 2025

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

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