Распознавание жестов рук в режиме реального времени
| Parent link: | Научный вестник Новосибирского государственного технического университета/ Новосибирский государственный технический университет (НГТУ).— , 1999- № 1 (66).— 2020.— [С. 7-14] |
|---|---|
| Main Author: | |
| Corporate Author: | |
| Other Authors: | |
| Summary: | Заглавие с экрана В настоящее время всё больше исследований направлено на решение задач с применением компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Наиболее частыми являются решения и подходы с использованием распознавания жестов на основании инфракрасных сенсоров или нейронных сетей. Актуальность рассматриваемой тематики обусловлена возможностью применения предлагаемого подхода для управления работой объектов без тактильного контакта и голосовой идентификации команд, а также своей простотой с точки зрения конечного пользователя. В настоящей работе проанализированы существующие способы распознавания жестов. Рассмотрены методы и подходы, а также их реализация, исследованы преимущества и недостатки рассмотренных методов. На их основе составлена таблица с тезисной информацией и предложена собственная архитектура сверточной нейронной сети для решения классификации жестов. Проведена оценка точности работы сети. На основе полученных данных проведен двухфакторный анализ зависимости сложности жеста, его дальности и точности полученного алгоритма. По полученной зависимости построены графики изменения точности работы сверточной нейронной сети. Проанализирован характер изменения точности для различных факторов. Gesture recognition plays an important role in the interaction of humans with machines because of their natural and friendly semantic expression. To use this technology, machines must quickly and accurately identify them so that users feel comfortable and are ready to interact with the machines. Gesture recognition remains a challenge due to the variety of gestures, the similarity of the forms of gestures and the complexity of the application scenarios. Recently, more and more research in the field of computer vision is being conducted. The most common ones are approaches to recognizing gestures using infrared sensors or neural networks. In this paper, we analyze the existing solutions that allow us to solve the problem of gesture recognition using computer vision. This topic is relevant since gesture control can be used in places where it is not possible to use voice commands. Also, this type of control is intuitive to humans. In this paper, we analyze the existing methods for recognizing gestures using neural networks or infrared sensors. The advantages and disadvantages of the analyzed methods are investigated and the proprietary architecture of the convolutional neural network to classify gestures is proposed. Also, the accuracy of the network was evaluated depending on the distance between the camera and the hand, as well as depending on the complexity of the gesture. |
| Published: |
2020
|
| Series: | Информатика, вычислительная техника и управление |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dx.doi.org/10.17212/1814-1196-2020-1-25-40 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=662267 |