باحثون يطورون خوارزمية جديدة لتعرف الإشارات اليدوية

فريق من الباحثين بقيادة Zhiyi Yu من جامعة Sun Yat-sen طور خوارزمية جديدة لتعرف الإشارات اليدوية معقدة و دقيقة و قابلة للتطبيق.

الإشارات اليدوية تُعتمد بشكل متزايد للتفاعل بين الإنسان والحاسوب، والتقدم الأخير في أنظمة الكاميرا وتحليل الصور والتعلم الآلي قد حسّن بشكل كبير التعرف البصري على الإشارات.

然而، الطرق الحالية تواجه العديد من التحديات بسبب القيود في التعقيد الحسابي العالي وسرعة منخفضة و دقة منخفضة وعدد قليل من الإشارات القابلة للتعرف.

الخوارزمية الجديدة التي طورها الفريق تحاول التغلب على هذه القيود، وتم نشرها في مقال في مجلة التصوير الإلكتروني.

التكيف مع أنواع اليدين المختلفة

أحد أهم جوانب الخوارزمية هو قابليتها للتكيف مع أنواع اليدين المختلفة.

تاول الخوارزمية تصنيف نوع اليد للمستخدم على أنه نحيف أو عادي أو واسع.

تتم هذه التصنيفات بناءً على ثلاث قياسات تحسب العلاقات بين عرض الكف وطول الكف وطول الأصابع.

بعد التصنيف الناجح، يتم مقارنة الإشارة اليدوية المدخلة مع العينات المخزنة لنوع اليد نفسه.

خطوة التعرف المسبق

تعتمد طريقة الفريق على استخدام “ميزة اختصار” لأداء خطوة التعرف المسبق.

خوارزمية التعرف قادرة على تحديد إشارة يدية من بين تسع إشارات محتملة، ولكن من الصعب مقارنة جميع ميزات الإشارة اليدية المدخلة مع تلك المخزنة للجميع.

للتغلب على هذا، يتم حساب نسبة مساحة اليد لتحديد ثلاث إشارات محتملة من بين التسع.

هذا يقلل من عدد مرشحي الإشارات إلى ثلاثة، و يتم تحديد الإشارة النهائية من خلال استخراج ميزات أكثر تعقيدًا و دقة باستخدام “لحظات Hu غير المتغيرة”.

تم اختبار الخوارزمية على معالج حاسوب تجاري ومنصة FPGA باستخدام كاميرا USB.

دعا الفريق 40 متطوعًا لصنع الإشارات اليدية التسع عدة مرات، و 40 آخرين لتحديد دقة النظام.

أثبت النظام أنه يمكنه التعرف على الإشارات اليدوية في الوقت الفعلي بدقة تزيد عن 93٪.

هذا كان الحال حتى عندما كانت صور الإشارات اليدوية مدورة أو مترجمة أو مُقاسة.

يقول الباحثون إنهم سي tập trung الآن على تحسين أداء الخوارزمية في ظروف إضاءة مختلفة، بالإضافة إلى زيادة عدد الإشارات الممكنة.