Решение для распознавания жестов на основе ИИ
- Безмолвный разговор между людьми и роботами возможен благодаря распознаванию жестов.
- Жесты — это простой и понятный способ взаимодействия с людьми и окружающей средой. Таким образом, использование жестов для общения с компьютером имеет смысл.
- Однако есть и другие проблемы, начиная с требования махать руками перед маленьким экраном на смартфоне и заканчивая сложными алгоритмами машинного обучения, необходимыми для распознавания движений, отличных от стандартного поднятия большого пальца. Стоит ли работа сока? Давайте посмотрим на это, начиная со словарного запаса и переходя к техническим особенностям.
Распознавание жестов ИИ: как это работает?
- Распознавание жестов предоставляет компьютеру данные в реальном времени, чтобы он мог выполнять инструкции пользователя. Датчики движения в гаджете могут отслеживать и расшифровывать жесты, что делает их основным источником ввода данных.
- Большинство решений для распознавания жестов интегрируют методы машинного обучения с инфракрасными и трехмерными камерами с датчиками глубины. Поскольку они обучались с использованием помеченных глубинных изображений рук, алгоритмы машинного обучения теперь могут различать положение рук и пальцев.
Существует три основных уровня распознавания жестов:
Обнаружение. После того, как камера обнаруживает движения руки или тела, метод машинного обучения разделяет изображение, чтобы определить края и положение рук.
Отслеживание. Гаджет записывает каждое движение и предоставляет точные данные для обработки данных, отслеживая движения кадр за кадром.
Распознавание. Система пытается найти тенденции, используя собранные данные. Найдя совпадение и распознав жест, система выполняет действие, связанное с этим движением. Следующий подход использует извлечение признаков и классификацию для выполнения функции распознавания.
Источник: Исследовательский центр.
- Для отслеживания рук в нескольких решениях используются системы на основе зрения, хотя этот метод имеет много недостатков. Эти системы испытывают затруднения, когда руки перекрываются или не видны четко, поскольку пользователям приходится двигать руками в ограниченном пространстве. Однако Системы распознавания жестов могут распознавать как статические, так и динамические движения в режиме реального времени при использовании сенсорного отслеживания движения.
- Датчики глубины используются в сенсорных системах для сопоставления сгенерированных компьютером изображений с реальными. Количество и трехмерное положение пальцев, центр ладони и направление руки — все это определяется датчиками прыжкового движения в рамках отслеживания руки.
Обработанные данные предоставляют подробную информацию о ряде предметов, включая углы наклона кончиков пальцев, расстояние от центра ладони, высоту и трехмерные координаты. Система распознавания жестов рук для обработки изображений обучает свои алгоритмы, используя данные датчиков глубины и движения прыжка.
- Система может отличить руку от окружающей среды, используя данные о цвете и глубине. Из образца руки дополнительно разделяются рука, запястье, ладонь и пальцы. Алгоритм игнорирует руку и запястье, потому что они не содержат данных о жестах.
- Затем система собирает информацию о размерах ладони, расположении пальцев, высоте кончиков пальцев, расстоянии между кончиками пальцев и центром ладони, среди прочего.
- Чтобы представить жест, система затем собирает все характеристики, которые она извлекла, в вектор признаков. Чтобы обнаружить жест пользователя, программное обеспечение для идентификации жестов рук на основе искусственного интеллекта сравнивает вектор признаков с базой данных различных движений.
Датчики глубины имеют решающее значение для систем отслеживания рук, поскольку они позволяют пользователям отказаться от специальных носимых устройств, таких как перчатки, и сделать человеко-машинное взаимодействие более естественным.
Как мы разработали решение для распознавания жестов на основе искусственного интеллекта для начинающей фирмы.
Обзор решения
- OptiSol помог начинающей компании разработать решение на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, которое помогает нетехническим пользователям записывать жестовые переводы библейских стихов.
- Это приложение позволяет специалистам по жестовому языку входить на веб-портал и использует распознавание жестов.
- Эта платформа предназначена для использования нетехническими людьми для записи сурдоперевода библейских стихов.
- Затем используйте данные, чтобы обучить модель распознавания жестов интерпретировать и переводить версию Библии с жестов языка жестов.
- Эта платформа ориентирована на необходимость охватить пользователей, говорящих на жестовом языке, и дать им возможность читать и интерпретировать библейские стихи.
- Возможность легко переводить жестовые жесты библейских стихов на многие международные языки.
Технологии
Размер рынка: распознавание жестов
Объем рынка распознавания жестов в 2021 году оценивался в 14,08 млрд долларов США, и ожидается, что совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 19,1 % в период с 2022 по 2030 год.
