Какие алгоритмы используются в системах распознавания жестов?

В системах распознавания жестов используются различные алгоритмы, которые можно разделить на две группы: на основе внешнего вида и на основе 3D-модели объекта. www.mivlgu.ru

Некоторые алгоритмы на основе внешнего вида:

• Алгоритм распознавания с помощью модели разметки. www.mivlgu.ru Включает в себя детектор ладони, модель для разметки ладони и классифицирующий модуль. www.mivlgu.ru
• Метод Виолы-Джонса. www.mivlgu.ru Использует технологию скользящего окна: рамка двигается с некоторым шагом по изображению и с помощью каскада слабых классификаторов определяет, есть ли в рассматриваемом окне объект. www.mivlgu.ru
• Алгоритмы, использующие в качестве отличительного признака цвет. www.mivlgu.ru Например, цвет кожи служит признаком для эффективной локализации и отслеживания частей человеческого тела. www.mivlgu.ru
• Метод распознавания с помощью моментов изображения. www.mivlgu.ru Применяется для распознавания простых жестов рук. www.mivlgu.ru

Некоторые алгоритмы на основе 3D-модели:

• Технология анализа трёхмерной модели руки. www.mivlgu.ru Используется для распознавания детальной трёхмерной конфигурации руки при наличии на входе одного или нескольких изображений жеста. www.mivlgu.ru
• N-точечные модели. www.gctc.ru Описывают геометрические и статические характеристики руки, среди которых — ориентация суставов, их расстояние и расположение относительно друг друга. www.gctc.ru
• Сверточные нейронные сети. www.gctc.ru www.hostragons.com Принимают на вход необработанные изображения, самостоятельно извлекают отличительные визуальные признаки и выполняют классификацию жестов рук. www.gctc.ru
• Рекуррентные нейронные сети. www.hostragons.com Подходят для анализа данных временных рядов. www.hostragons.com

Также в системах распознавания жестов могут использоваться каскадный алгоритм машинного обучения (AdaBoost), алгоритм Витерби для обнаружения наилучшего предположения о последовательности состояний и другие. www.gctc.ru