Сравнительный анализ современных методов распознавания жестов

Саттарова В.В.; Хачумов М.В.

В настоящее время методы автоматического распознавания жестов развиваются большими темпами, что связано со значительными успехами их практического использования. Технология жестового управления часто используется в современных технических устройствах, например, в системах «умный дом», дополненной и виртуальной реальности, а также является одним из альтернативных каналов управления робототехническими системами. В работе представлены результаты сравнительного исследования эффективности применения различных методов машинного обучения, в том числе глубокого обучения. Для экспериментов использовался размеченный набор данных с фотографиями жестов, разбитых на классы. В ходе экспериментов были обучены несколько моделей распознавания жестов: модель на основе метода скелетизации руки, совмещённого с обучением на полученных координатах суставов руки, и модели, построенные на основе вариаций современных архитектур сверточных нейронных сетей. При построении моделей глубокого обучения также учитывалась ее сложность исходя из доступных ресурсов и необходимого для оптимального обучения объема данных. На основе результатов проведенных экспериментов был выполнен сравнительный анализ применения выбранных методов. Полученная информация позволяет сделать вывод о том, какой подход будет показывать лучший результат при распознавании жестовой информации с точки зрения эффективности модели и сложности её обучения.

Сравнительный анализ современных методов распознавания жестов

Связанные документы (рекомендация CORE)

Новости проекта

Новости

Партнеры

Индексация