Penjejakan Tangan Masa Nyata
Bahasa Isyarat digunakan oleh berjuta-juta orang di seluruh dunia. Para penyelidik telah berusaha untuk membina teknologi yang dapat memahami gerak isyarat dan secara automatik mengubahnya menjadi bahasa yang dapat difahami oleh manusia. Walau bagaimanapun, projek seperti ini tidak memperoleh kejayaan besar dari segi ketepatan.
Google baru-baru ini mengembangkan algoritma yang boleh digunakan untuk penjejakan tangan masa nyata. Sistem pintar memanfaatkan pembelajaran mesin untuk membuat peta tangan. Peta dibuat dengan bantuan kamera atau telefon pintar. Kita tidak dapat menyangkal kenyataan bahawa kebanyakan sistem gagal menangkap pergerakan tangan pantas dengan tepat. Google secara khusus menangani masalah ini dalam penyelidikan ini. Menariknya, mereka telah membatasi jumlah data yang sebelumnya diproses oleh algoritma.
Bagaimana Penjejakan Tangan Masa Nyata Berfungsi?
Sebilangan besar projek yang ada menerjemahkan bahasa isyarat dengan mengesan ukuran dan kedudukan tangan yang lengkap. Dengan penyelidikan ini. penyelidik telah menghilangkan keperluan untuk menangani bentuk segi empat tepat dalam pelbagai ukuran. Sistem Google hanya mengenali telapak tangan yang berbentuk persegi. Kedua, proses analisis yang terpisah dilakukan untuk jari.
Isyarat tangan
Para penyelidik menggunakan sekitar 30.000 gambar tangan untuk melatih algoritma pembelajaran mesin. Gambar-gambar ini ditangkap dalam keadaan cahaya yang berbeza dan berpose. Sistem kemudian mengesan gerak isyarat dengan membuat perbandingan antara pose tangan dan senarai entiti terkenal seperti bola atau kebahagiaan. Google menerangkan pengenalan isyarat dalam a catatan blog .
Kemudian kami memetakan set keadaan jari ke satu set gerak isyarat yang telah ditentukan. Teknik yang ringkas tetapi berkesan ini membolehkan kita menganggarkan gerak isyarat statik asas dengan kualiti yang berpatutan. Saluran yang ada menyokong penghitungan isyarat dari pelbagai budaya, mis. Amerika, Eropah, dan Cina, dan pelbagai tanda tangan termasuk 'Thumb up', penumbuk tertutup, 'OK', 'Rock', dan 'Spiderman'.
Algoritma penjejakan tangan terakhir menghasilkan hasil terkini dari segi kelajuan dan ketepatannya. Algoritma menggunakan kerangka MediaPipe untuk dijalankan. Teknik ini sepertinya merupakan kemajuan besar dalam domain bahasa isyarat. Walaupun masih banyak ruang untuk diperbaiki. untuk mewujudkan pemahaman yang lebih baik mengenai bahasa isyarat. Sesiapa sahaja boleh memperluaskan karya ini untuk menggunakan ekspresi wajah dan kedua tangan untuk mencapai hasil yang lebih baik.
Walaupun tidak ada kata dari Google, ada kemungkinan Google dapat meningkatkan teknologi penjejakan tangan masa nyata ini untuk menggunakannya dalam produknya. Sementara itu, jika anda mahu bermain-main dengan kodnya, itu adalah tersedia untuk umum di GitHub .
Teg google
