Целью математических алгоритмов, используемых в исследованиях распознавания жестов в информатике и языковых технологиях, является расшифровка человеческих жестов. Это компонент компьютерного зрения. Хотя жесты могут быть вызваны любым физиологическим действием или эмоцией, обычно они начинаются с руки или лица.
Благодаря распознаванию жестов компьютеры могут попытаться расшифровать язык тела, что упрощает различение машин и людей. .
Первая остановка в нашем путешествии – узнать о HCL:
Взаимодействие человека с компьютером (HCL):
Междисциплинарная область исследований, называемая взаимодействием человека и компьютера (HCI), посвящена разработке компьютерных технологий и, в частности, взаимодействию между людьми (пользователями) и компьютерами. Он в основном включает в себя две стороны. С одной стороны, есть академическая дисциплина, изучающая то, как люди взаимодействуют с технологиями и, в частности, с компьютерными технологиями, а с другой стороны, это дисциплина прикладного дизайна.
Как можно использовать распознавание жестов для определения языка жестов?
Распознавание языка жестов является одной из систем взаимодействия человека с компьютером. Эти знаки однозначно представлены жестами рук. Эти жесты распознаются с помощью нейронных сетей глубокой свертки (CNN), методов глубокого обучения и машинного обучения. Выявленные закономерности преобразуются в текстовый формат и понятны всем.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это функция искусственного интеллекта, которая воспроизводит то, как человеческий мозг обрабатывает информацию и разрабатывает шаблоны, помогающие в принятии решений. В искусственном интеллекте глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое позволяет сетям учиться без присмотра на неструктурированных или немаркированных данных, также называемых глубокой нейронной сетью или глубоким обучением.
Вход в туннель машинного обучения
Распознавание фотографий или видео, снятых камерой, необходимо для чтения жестов. Каждое движение преобразуется в конкретную команду в контролируемом приложении после того, как оно было распознано.
Стандартные методы обработки изображений не дают отличных результатов, поэтому для полного раскрытия потенциала распознавания жестов требуется машинное обучение.
Затем вам необходимо ознакомиться с наборами данных, которые будут использоваться в вашем проекте.
Наборы данных машинного обучения для распознавания жестов:
Отсутствие всеобъемлющего и проницательного набора данных является одним из наиболее частых препятствий, с которыми сталкиваются при внедрении машинного обучения в проекты по распознаванию жестов. Вы должны предоставить машинному обучению данные для обучения наших моделей. Хотя набор данных должен быть адаптирован к вашим потребностям, некоторые наборы данных могут быть полезны:
- Набор данных MNIST
- Набор данных LeapGestRecog
- База данных EgoGesture
- База данных распознавания жестов рук Kaggle
Теперь у нас будет более четкое представление о нашем основном подходе к распознаванию жестов рук
Алгоритмы глубокого обучения и технологии компьютерного зрения часто широко используются в современных подходах. Сверточные нейронные сети (CNN) — наиболее широко используемый метод обнаружения жестов.
В основном он состоит из трех компонентов:
- Распознавание рук:-
Система машинного обучения разделяет изображение на основе обнаружения камерой движений рук, чтобы определить края и положение рук. Это сложный компонент, но есть готовые к использованию альтернативы, такие как Google MediaPipe.
- Отслеживание движения:-
Каждый кадр фиксируется камерой, и алгоритм распознает модели движения для дальнейшего изучения. Поскольку это добавляет некоторое значение жестам, важно не только распознавать руки, но и распознавать, как их положение изменилось в трехмерном пространстве.
- Распознавание жестов
-› Классификатор изображений анализирует изображение или видео и определяет, к какой категории оно принадлежит.
-› Нейронная сеть может быть обучена с использованием различных источников данных. В качестве альтернативы можно создать уникальное программное обеспечение для записи и классификации жестов. Поворот изображения, увеличение и уменьшение размера возможны при дополнении данных.
-› Сверточные нейронные сети имеют несколько слоев, каждый из которых передает данные на следующий слой. Нейроны или узлы, выполняющие математические операции, уникальны для каждого слоя.
-› Вы должны создать классы наборов данных, чтобы использовать сверточные нейронные сети. Количество классов и нейронов в последнем слое коррелируют.
Хорошо, но где мы можем использовать эту технологию?
Рынок распознавания жестов растет, предлагая новые варианты использования и практические приложения.
- Бытовая электроника
- Автомобильный
- Здравоохранение
- Развлечение
У него есть еще много практических применений, которые можно еще изучить!
Вы можете использовать этот метод для создания собственного проекта распознавания жестов рук, придерживаясь шаблона. Для этого существует множество методов и множество технологий, которые можно считать полезными для вашего проекта.
Пробуйте, стройте, получайте удовольствие! Дайте нам знать в комментариях, какая у вас версия этого проекта распознавания жестов рук! Если мы помогли вам в вашем обучении, дайте нам знать… !
Кредиты: - Никита Патил и Девен Нандапуркар
Подпишитесь на авторов в LinkedIn .
Чтобы узнать больше такого ценного контента, не забудьте подписаться на GDSC MMCOE в LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/gdsc-mmcoe-b1065b21b/