Cercetătorii Dezvoltă Un Nou Algoritm De Recunoaștere A Gesturilor Mâinii

O echipă de cercetători condusă de Zhiyi Yu de la Universitatea Sun Yat-sen a dezvoltat un nou algoritm de recunoaștere a gesturilor mâinii care este complex, precis și aplicabil. 

Gesturile mâinii sunt din ce în ce mai mult adoptate pentru interacțiunile om-calculator, iar progresele recente în sistemele de cameră, analiza imaginilor și învățarea automată au îmbunătățit semnificativ recunoașterea gesturilor bazată pe optică. Cu toate acestea, metodele actuale se confruntă cu multe provocări datorită limitărilor în ceea ce privește complexitatea computațională ridicată, viteza scăzută, precizia scăzută și numărul mic de gesturi recunoscute. 

Noul algoritm dezvoltat de echipă încearcă să depășească aceste limitări și a fost detaliat într-un articol publicat în Journal of Electronic Imaging. Unul dintre principalele obiective ale echipei a fost să creeze un algoritm care nu numai că depășește aceste provocări, dar poate fi ușor aplicat în dispozitivele de consum. 

Adaptabilitate la Diferite Tipuri de Mâini

Una dintre cele mai impresionante aspecte ale algoritmului este adaptabilitatea sa la diferite tipuri de mâini. În primul rând, încearcă să clasifice tipul de mână al utilizatorului ca fiind subțire, normal sau larg. Acest lucru se face pe baza a trei măsurători care țin cont de relațiile dintre lățimea palmei, lungimea palmei și lungimea degetelor. 

După o clasificare reușită, procesul de recunoaștere a gesturilor mâinii compară gestul de intrare cu mostre stocate ale aceluiași tip de mână. 

“Algoritmii tradiționali simpli tind să sufere de rate scăzute de recunoaștere, deoarece nu pot face față diferitelor tipuri de mâini. Prin clasificarea gestului de intrare după tipul de mână și utilizarea bibliotecilor de mostre care corespund acestui tip, putem îmbunătăți rata generală de recunoaștere cu un consum de resurse aproape neglijabil”, spune Yu.

Pașii de Prerecunoaștere

Metoda echipei se bazează și pe utilizarea unei “caracteristici de scurtătură” pentru a efectua un pas de prerecunoaștere. Algoritmul de recunoaștere poate identifica un gest de intrare din nouă gesturi posibile, dar este extrem de consumator de timp să se compare toate caracteristicile gestului de intrare cu cele ale mostrelor stocate pentru toate gesturile posibile. 

Pentru a depăși acest lucru, pasul de prerecunoaștere al algoritmului calculează un raport între aria mâinii pentru a selecta cele trei gesturi cele mai probabile din cele nouă posibile. Acest lucru reduce numărul de gesturi candidate la trei, iar gestul final este decis prin extragerea unei caracteristici complexe și de înaltă precizie pe baza “momentelor invariante Hu”.

“Pașii de prerecunoaștere a gesturilor nu numai că reduc numărul de calcule și resursele hardware necesare, dar îmbunătățesc și viteza de recunoaștere fără a compromite precizia”, spune Yu. 

Algoritmul a fost testat pe un procesor PC comercial și o platformă FPGA utilizând o cameră USB. Echipa a solicitat 40 de voluntari să efectueze cele nouă gesturi mâinii de mai multe ori, iar alți 40 au fost utilizați pentru a determina acuratețea sistemului.

Sistemul a demonstrat că poate recunoaște gesturile mâinii în timp real cu o rată de acuratețe de peste 93%. Acest lucru a fost valabil chiar și atunci când imaginile gesturilor de intrare au fost rotite, translatate sau scalate. 

Cercetătorii spun că acum se vor concentra pe îmbunătățirea performanței algoritmului în diferite condiții de iluminare, precum și pe creșterea numărului de gesturi posibile.