Individualių rankų gestų modelių kūrimas: kodėl tai svarbu

Pasaulyje, kuriam vis labiau vadovaujasidirbtinis intelektasirmašininis mokymasis, galimybė kurti pasirinktinius rankų gestų modelius turi didelę reikšmę. Nuo komunikacijos prieinamumo gerinimo iki žaidimų ir virtualios realybės vartotojo sąsajų tobulinimo – galimybės yra didžiulės. Individualūs rankų gestų modeliai suteikia kūrėjams galimybę pritaikyti sąveiką pagal konkrečius projekto poreikius.

Pavyzdžiui, pritaikytas modelis gali leisti naudotojams valdyti išmaniuosius namų įrenginius naudojant rankų gestus, todėl technologija tampa labiau prieinama žmonėms, turintiems judėjimo problemų. Šis vartotojo sąveikos lankstumas yra labai svarbus, kai pereiname prie intuityvesnio technologijų dizaino.

Turint daugybę įrankių, tinkamos platformos pasirinkimas gali būti didžiulis. Tačiau norint sėkmingai įgyvendinti projektą, labai svarbu suprasti kiekvieno siūlomo unikalias savybes. Šiame straipsnyje nagrinėjamos kelios alternatyvos, kaip lavinti savo rankų gestų modelius. Nesvarbu, ar esate pradedantysis, ar patyręs kūrėjas, čia rasite kažką kiekvienam.

Geriausios rankų gestų modelių lavinimo alternatyvos

NorsHandTrackeryra patrauklus pasirinkimas, įvairūs kiti įrankiai taip pat gali padėti sukurti rankų gestų modelius. Štai keletas svarbių alternatyvų:

TensorFlow.js
OpenPose
MediaPipe
Gestų atpažinimo įrankių rinkinys
Apkabinantys veido transformeriai

1. TensorFlow.js

TensorFlow.jsyra tvirta platforma mašininio mokymosi modeliams kurti ir diegti naršyklėje. Turėdamas išsamią dokumentaciją ir didelę bendruomenę, jis leidžia kūrėjams kurti pasirinktinius modelius, neturint daug pagrindinių žinių apie mašininį mokymąsi. TensorFlow.js palaiko mokymo duomenų rinkinių kūrimą naudojant jūsų internetinę kamerą, leidžiančią lengvai integruoti su žiniatinklio programomis.

Pagrindiniai rankų gestų modelių įrankiai

🌐

TensorFlow.js
Kurkite ML modelius naršyklėje

🕺

OpenPose
Atraskite žmogaus kūno pozas

✋

MediaPipe
Gestų atpažinimas realiuoju laiku

📦

Gestų atpažinimo įrankių rinkinys
Gestų modeliavimo sistema

🤖

Apkabinantys veido transformeriai
Išplėstinė ML modelio integracija

const modelis = laukti handpose.load();

Ši platforma idealiai tinka tiems, kurie nori išlaikyti savo modelius tiesiai naršyklėje. Siūlomas lankstumas leidžia kūrėjams greitai kurti programas realiuoju laiku. Be to, TensorFlow.js turi didelę iš anksto parengtų modelių biblioteką, todėl esamus sprendimus lengviau pritaikyti gestų atpažinimui.

Pavyzdžiui, galite sukurti paprastą programą, kuri atpažintų konkrečius gestus, pvz., nykštį aukštyn. Štai kaip tai gali atrodyti:

const video = document.getElementById('vaizdo įrašas');
const prognozės = laukti modelio.estimateHands(video);
if (prognozės.ilgis > 0) {
  console.log('Aptiktas nykščio aukštyn gestas!');
}

Ši galimybė leidžia greitai kurti prototipus ir testuoti, todėl tai yra populiarus pasirinkimas tarp kūrėjų, norinčių integruoti gestų atpažinimą į savo žiniatinklio programas.

2. OpenPose

OpenPoseišsiskiria realiu laiku kelių asmenų aptikimo biblioteka, kuri palaiko kelis pagrindinius taškus, įskaitant rankų gestus. Jis naudoja gilaus mokymosi modelius, kad nuspėtų kūno dalių padėtį. Nors tam reikia daugiau sistemos išteklių, jis užtikrina patikimą funkcionalumą detaliam gestų atpažinimui. OpenPose ypač naudinga programoms, kurioms vienu metu reikia sekti kelis vartotojus.

Dėl savo tikslumo OpenPose dažnai naudojama pažangiose žaidimų programose ir tyrimų projektuose. Naudingas šaltinis norint pradėti yraOpenPose GitHub saugykla, kuriame pateikiama išsami dokumentacija ir projektų pavyzdžiai. Pavyzdinis projektas galėtų apimti žaidėjo judesių stebėjimą kelių žaidėjų internetiniame žaidime, taip pagerinant įtraukiantį potyrį.

3. MediaPipe

MediaPipesiūlo lanksčią sistemą ir pritaikomus sprendimus rankų sekimui ir pozos įvertinimui. Sukurta „Google“, ji teikia jau paruoštus sprendimus, skirtus labai tiksliai ir efektyviai atpažinti gestus. „MediaPipe“ idealiai tinka programoms, kurioms reikalingas apdorojimas realiuoju laiku. Be to, jį galima lengvai integruoti į įvairias platformas, įskaitant mobilųjį telefoną ir žiniatinklį.

„MediaPipe“ iš anksto sukurti sprendimai apima rankų aptikimą, kuris gali būti ypač naudingas kūrėjams, norintiems greitai įdiegti gestų valdymą. Jos dokumentaciją, kurią galite rasti adresu„MediaPipe“ dokumentacija, apima mokymo programas ir pavyzdžius, kurie padeda kūrėjams efektyviai pradėti.

Pavyzdžiui, naudodami „MediaPipe“ galite lengvai sekti rankų judesius mobiliojoje programėlėje, todėl vartotojai gali perbraukti turinį tiesiog judindami rankas. Ši funkcija gali padidinti vartotojų įsitraukimą į tokias programas kaip nuotraukų galerijos ar turinio naršymas.

4. Gestų atpažinimo įrankių rinkinys

TheGestų atpažinimo įrankių rinkinysskirtas tiems, kurie ieško lengvo įėjimo į gestų atpažinimą. Šis įrankių rinkinys pateikia iš anksto sukurtus modelius ir leidžia greitai pritaikyti. Tai geras atspirties taškas pradedantiesiems, norintiems eksperimentuoti su gestų atpažinimu be gilių techninių žinių. Dokumentacija padeda naujiems vartotojams atlikti sąranką ir pagrindines funkcijas, todėl ji pasiekiama visų lygių įgūdžių.

Pavyzdžiui, galite naudoti įrankių rinkinį norėdami sukurti paprastą programą, kuri aptinka rankų gestus, kad būtų galima valdyti įrenginio garsumą. Tai gali apimti pagrindinius gestus, pvz., judinkite ranką aukštyn, kad padidintumėte garsumą, ir žemyn, kad sumažintumėte.

5. Apkabinantys veidą transformeriai

Apkabinantys veido transformeriaitradiciškai nėra žinomas dėl rankų sekimo, tačiau jo modeliai gali būti pritaikyti gestų atpažinimo užduotims atlikti. Ji suteikia daug lankstumo ir yra remiama bendruomenės, kuri nuolat dalijasi žiniomis ir patobulinimais.

Kūrėjai gali kreiptis įApkabinimo veido dokumentacijagairių, kaip įdiegti gestų atpažinimo modelius naudojant jų transformatorius. Tai gali apimti mokymosi kreivę, bet taip pat atveria daugybę galimybių įvairiems pritaikymams. Pavyzdžiui, galite naudoti transformatorių modelius, kad analizuotumėte vartotojo gestus kartu su kalba, kad patirtis būtų įtraukesnė.

Realaus pasaulio programos

Naudojant tinkintą rankų gestų atpažinimą, galima žymiai pagerinti vartotojo patirtį įvairiose srityse. Štai du praktiniai pavyzdžiai:

1 pavyzdys: žaidimų sąsajos

Žaidimų programose kūrėjai gali naudoti rankų gestų atpažinimą, kad sukurtų įtraukiančią aplinką. Pavyzdžiui, žaidėjai gali naudoti rankų gestus, kad atliktų tokius veiksmus kaip burtai ar naršymas meniu, todėl žaidimas tampa interaktyvesnis. Žaidimai kaipNugalėk Saberįpanaudoti tokią technologiją, kad suteiktumėte jaudinančią žaidimo patirtį.

Be to, žaidimų platformos gali naudoti mokymo duomenų rinkinius, sudarytus iš vartotojo sukurtų gestų. Prisitaikant prie unikalaus žaidėjo stiliaus, žaidimų patirtis tampa labiau suasmeninta ir patrauklesnė. Pavyzdžiui, apsvarstykite žaidimą, kuriame pritaikysite savo personažo sugebėjimus konkrečiais rankų gestais. Šis metodas siūlo patrauklų būdą sujungti žaidėjus su jų avatarais.

2 pavyzdys: Virtualūs asistentai

Didėjant virtualiajai ir papildytajai realybei, rankų gestų atpažinimo integravimas į virtualius asistentus gali suteikti intuityvesnę vartotojo sąsają. Tai leidžia naudotojams valdyti įrenginius ir naršyti programas gestais ir sukurti sklandžią sąveikos patirtį. Pavyzdžiui, tokios programos kaip„Google“ padėjėjasgali naudoti gestų atpažinimą, kad pagerintų vartotojo sąveiką, nereikalaujant fizinio kontakto ar balso komandų.

Įsivaizduokite situaciją, kai vartotojas gali mostelėti, kad atsisakytų pranešimų, arba perbraukti, kad slinktų per parinktis. Ši funkcija gali pagerinti naudotojų su negalia prieinamumą, leisdama jiems naujais būdais naudotis technologijomis.

Savybių ir naudojimo galimybių palyginimas

Renkantis įrankį rankų gestų modeliams kurti, atsižvelkite į šiuos aspektus:

Naudojimo paprastumas: Kiek intuityvi platforma pradedantiesiems? Kai kuriose platformose pateikiama išsami dokumentacija ir vadovėliai, o tai gali labai pakeisti naujiems vartotojams.
Bendruomenės parama: Ar yra stipri trikčių šalinimo ir patarimų bendruomenė? Tvirta bendruomenė gali suteikti neįkainojamos paramos ir išteklių, palengvindama mokymosi procesą.
Funkcijų rinkinys: Kokias unikalias savybes jis išskiria iš kitų? Kiekvienas įrankis gali turėti specialių galimybių, kurios gali patenkinti konkrečius poreikius.
Spektaklis: Kaip gerai jis tvarko apdorojimą realiuoju laiku ir išteklių valdymą? Našumo metrika gali turėti didelės įtakos jūsų programos tinkamumui naudoti ir reaguoti.

Įrankiai kaipMediaPipeirOpenPosesiūlo didelį tikslumą, bet gali pareikalauti daugiau išteklių. Kita vertus,Gestų atpažinimo įrankių rinkinysirTensorFlow.jsteikti patogias sąsajas, tinkamas greitam iteravimui ir plėtrai.

Gestų modelių kūrimo veiksmai

Apibrėžkite reikalavimus

Nustatykite konkretaus projekto gestų poreikius

Pasirinkite Tool

Pasirinkite iš galimų platformų

Surinkite duomenis

Surinkite treniruočių duomenis naudodami internetinę kamerą

Traukinio modelis

Sukurkite ir optimizuokite savo gestų modelį

Išbandyti ir įdiegti

Įvertinkite ir paleiskite savo modelį

Darbo pradžia: modelio mokymo patarimai

Štai keli patarimai, padėsiantys jums pradėti lavinti pasirinktinį rankos gestų modelį:

Pasirinkite savo įrankį: pasirinkite įrankį, atitinkantį jūsų projekto reikalavimus ir įgūdžių lygį. Apsvarstykite galimybę pradėti nuo paprastesnių įrankių, jei šios technologijos naujokas.
Surinkite duomenis: surinkite su jūsų projektu susijusių gestų pavyzdžius. Tai labai svarbu norint efektyviai mokyti savo modelį. Siekite savo pavyzdžių įvairovės, kad padidintumėte atpažinimo tikslumą.
Apibrėžkite savo klases: aiškiai apibrėžkite savo gestų klases. Tai gali apimti gestų suskirstymą į tipus, pvz., pasisveikinimą, komandas ar konkrečius veiksmus.
Treniruokite ir optimizuokite: naudokite įrankio funkcijas, kad išmokytumėte savo modelį ir optimizuotumėte jo tikslumą. Išbandykite įvairius parametrus ir nustatymus, kad rastumėte geriausią konfigūraciją pagal savo poreikius. Norėdami pagerinti modelio veikimą, naudokite tokius metodus kaip duomenų papildymas.
Išbandykite ir kartokite: Visada išbandykite savo modelį realiais scenarijais ir prireikus atlikite koregavimus. Naudotojų atsiliepimų rinkimas taip pat gali padėti atlikti tolesnius patobulinimus. Reguliariai atnaujinant modelį naujais duomenimis, jis gali išlikti aktualus ir veiksmingas.

Išvada: įgalinkite savo projektus naudodami pasirinktinius gestų modelius

Savo rankų gestų modelių kūrimas atveria duris naujoviškoms technologijoms. Naudodami tinkamus įrankius galite pagerinti žaidimų interaktyvumą, pagerinti pasiekiamumą ir pakeisti vartotojo sąsajas.

Nesvarbu, ar pasirinksite tokias platformas kaipTensorFlow.jsarbaMediaPipe, kiekvienas iš jų turi unikalių privalumų. Pradėkite eksperimentuoti su šiais įrankiais šiandien ir atraskite naujus įsitraukimo į savo projektus lygius.

Norėdami gauti daugiau įžvalgų apie mašininio mokymosi įrankius ir produktyvumo patobulinimus,patikrinkite mūsų internetinį žymėjimo redaktoriųkuris gali supaprastinti jūsų dokumentavimo procesą. Taip pat nepamirškite paskaityti apie mūsųatvirkštinio vaizdo paieškos įrankiskad padėtų efektyviai rasti vaizdų šaltinius.