Алгоритмы машинного обучения помогают в распознавании жестов, позволяя создавать системы, которые могут автоматически интерпретировать и классифицировать жесты с высокой точностью. 5

Некоторые способы, как алгоритмы машинного обучения способствуют распознаванию жестов:

• Анализ визуальных данных. 5 Системы анализируют изображения и видео, извлекают характеристики жестов. 5
• Интерпретация статических данных. 5 Алгоритмы интерпретируют статические данные для распознавания временных паттернов. 5
• Адаптация и обучение на основе новых данных. 5 Это позволяет улучшать точность и надёжность распознавания. 5

Некоторые алгоритмы машинного обучения, которые используются для распознавания жестов:

• Свёрточные нейронные сети (CNN). 5 Они извлекают пространственные зависимости из данных, что делает их идеальными для распознавания статичных жестов на изображениях. 5
• Рекуррентные нейронные сети (RNN). 5 Способны учитывать временные зависимости, что делает их полезными для задач распознавания динамических жестов, где важна последовательность движений. 5
• Машины опорных векторов (SVM). 2 Используются из-за надёжности при классификации жестов по отдельным категориям на основе извлечённых признаков. 2
• Скрытые марковские модели (HMMS). 2 Подходят для анализа временной динамики и последовательностей в движениях жестов. 2
• Деревья принятия решений. 2 Облегчают простой процесс принятия решений, основанный на характеристиках жестов. 2