LABIS Manos y Agarres

Frente de investigacion para reconocimiento de agarres de objetos con modelos de vision/pose.

Alcance

• Ordenar la taxonomia clinica de prension solicitada por Cristina/Monica.
• Definir la matriz objeto-agarre-camara antes de generar o etiquetar datos.
• Comparar OpenPose Hands, MediaPipe Hands y alternativas si la oclusion de dedos invalida el enfoque.
• Separar smoke tests sinteticos de evidencia cientifica con dataset real y consentimiento.

Documentos principales

• docs/hand-grasp-research-plan.md: plan de investigacion y matriz inicial.
• docs/reports/2026-05-05-informe-informatico-manos-agarres.md: estado operativo y backlog TDD.
• data/external/manifest.csv: candidatos de fixtures publicos para destrabar validacion sin venderlos como dataset clinico propio.
• scripts/validate_external_manifest.py: valida metadata, licencias, split y estado de esos fixtures externos.

Relacion con OpenPose

El frente OpenPose mantiene la validacion postural EPPA/Kinovea/OpenPose. Este frente toma solo la parte de manos/agarres, aunque puede reutilizar keypoints o runners de fronts/openpose/ cuando corresponda.

Validacion publica vs clinica

Los fixtures publicos sirven para validar parsers, normalizacion y comparacion de modelos. Para conclusiones LABIS sobre pacientes o agarres clinicos, seguir usando captura propia con consentimiento, hashes y etiquetado manual segun docs/capture-protocol.md y docs/labeling-guide.md.