Panaliti Ngembangkeun Algoritma Pangenal Sikep Leungeun Anyar

Hiji tim peneliti dipingpin ku Zhiyi Yu ti Sun Yat-sen Universitas geus ngembangkeun hiji algoritma pangakuan gesture leungeun anyar nu kompléks, akurat, sarta lumaku. 

Sikep leungeun beuki diadopsi pikeun interaksi manusa-komputer, sareng kamajuan panganyarna dina sistem kaméra, analisa gambar, sareng pembelajaran mesin parantos ningkatkeun pangenalan gestur berbasis optik. Kitu cenah, métode ayeuna nyanghareupan loba tantangan alatan watesan dina pajeulitna komputasi tinggi, speed low, akurasi goréng, sarta jumlah low of sapuan recognizable. 

Algoritma anyar anu dikembangkeun ku tim nyobian ngatasi watesan ieu, sareng diwincik dina makalah anu diterbitkeun dina Journal of Éléktronik Imaging. Salah sahiji tujuan utama tim éta nyiptakeun algoritma anu henteu ngan ukur ngatasi tantangan ieu, tapi ogé tiasa gampang diterapkeun dina alat tingkat konsumen.

Adaptability kana Jenis Hand Béda

Salah sahiji aspék anu paling pikaresepeun tina algoritma nyaéta adaptasi kana jinis leungeun anu béda. Ieu mimitina usaha pikeun mengklasifikasikan tipe leungeun pamaké boh langsing, normal, atawa lega. Hal ieu dilakukeun dumasar kana tilu pangukuran anu ngitung hubungan antara lebar lontar, panjang lontar, sareng panjang ramo. 

Saatos klasifikasi anu suksés, prosés pangenal sapuan leungeun ngabandingkeun sapuan input sareng conto anu disimpen tina jinis panangan anu sami. 

"Algoritma saderhana tradisional condong kakurangan tina tingkat pangakuan anu rendah sabab henteu tiasa ngatasi jinis panangan anu béda. Ku mimiti ngagolongkeun gesture input ku jinis panangan teras nganggo perpustakaan sampel anu cocog sareng jinis ieu, urang tiasa ningkatkeun tingkat pangakuan sacara umum kalayan konsumsi sumber daya anu ampir diabaikan, ”saur Yu.

The Prerecognition Lengkah

Métode tim ogé ngandelkeun pamakean "fitur potong kompas" pikeun ngalakukeun léngkah prerecognition. Algoritma pangenalan tiasa ngidentipikasi sapuan input tina salapan sapuan anu mungkin, tapi nyéépkeun waktos pisan pikeun ngabandingkeun sadaya fitur sapuan input sareng conto anu disimpen pikeun sadaya sapuan anu mungkin. 

Pikeun nungkulan ieu, léngkah prerecognition algoritma urang ngitung rasio wewengkon leungeun pikeun milih tilu sapuan paling dipikaresep tina salapan mungkin. Ieu nyababkeun jumlah sikep calon janten tilu, sareng sikep ahirna diputuskeun ku ékstraksi fitur anu langkung kompleks sareng presisi luhur dumasar kana "momen invarian Hu."

"Lengkah prerecognition gesture teu ukur ngurangan jumlah itungan jeung sumberdaya hardware diperlukeun tapi ogé ngaronjatkeun speed pangakuan tanpa compromising akurasi," nyebutkeun Yu. 

Algoritma ieu diuji dina prosésor PC komérsial sareng platform FPGA nganggo kaméra USB. Tim éta nyauran 40 sukarelawan pikeun ngalakukeun salapan sapuan leungeun sababaraha kali, sareng 40 deui dianggo pikeun nangtukeun akurasi sistem.

Sistem nunjukkeun yén éta tiasa ngenal sapuan leungeun sacara real waktos kalayan tingkat akurasi langkung ti 93%. Ieu kajadian sanajan gambar gestur input diputar, ditarjamahkeun, atawa diskalakeun. 

Panaliti nyarios yén aranjeunna ayeuna bakal fokus kana ningkatkeun kinerja algoritma dina kaayaan pencahyaan anu béda, ogé ningkatkeun jumlah sapuan anu mungkin.