Ищем Системного администратора в On The Spot📍Минск

Google создала алгоритм распознавания жестов с помощью камеры смартфона

Оставить комментарий
Google создала алгоритм распознавания жестов с помощью камеры смартфона

Команда Google AI опубликовала алгоритм машинного обучения, который распознаёт жесты в реальном времени. Для вычислений ему не требуются мощные десктопные или облачные среды: он способен работать на мобильных устройствах, пишет TechCrunch.

Сложность распознавания жестов для AI состоит в том, что руки и пальцы могут заграждать друг друга, более того, жестикуляция может быть слишком быстрая и недостаточно чёткая, из-за чего распознавать их точно и мгновенно для алгоритмов очень сложно.

Чтобы ускорить процесс, исследователи решили уменьшить объём данных, которые алгоритм должен обработать. К примеру, они отказались от распознавания руки целиком: вместо этого от системы требуется найти ладонь, после чего проанализировать каждый из пяти пальцев. Отдельный алгоритм фиксирует 21 точку на полученном изображении, расстояние между ними и их взаимное расположение. Таким образом создаётся высокоточная «карта» ладони и пальцев. Причём одновременно алгоритм Google может распознавать несколько рук.

Далее новый распознанный жест сравнивается с базой уже известных жестов — от алфавита и цифр на языке глухонемых до жестов, символизирующих, например,  «рок» «мир», «ОК». Для этого исследователи создали датасет из 30 тысяч изображений с руками в разных жестах и под разным освещением, на которых вручную обозначили эту 21 координату.

В результате получился шустрый и точный алгоритм, который поддерживается любым смартфоном. Он работает внутри кроссплатформенного ML-фреймворка MediaPipe, который Google представила в июне. Однако в каких-либо продуктах компании алгоритм пока не задействован.

Документация доступна на GitHub.

Подписывайтесь на «Что к чему» —
анамнез и главные симптомы беларуского ИТ.
Цифры, графика, ничего лишнего. Выходит раз в 2 недели.
Спасибо! На указанный адрес отправлено письмо для подтверждения подписки.
Читайте также
Профессии будущего со скидкой 75% от Udacity: разработка роботов, дронов и робомобилей
Профессии будущего со скидкой 75% от Udacity: разработка роботов, дронов и робомобилей
Профессии будущего со скидкой 75% от Udacity: разработка роботов, дронов и робомобилей
Искусственный интеллект уже стал повседневностью: голосовой помощник включает музыку, робот-пылесос сканирует пространство и убирает квартиру, алгоритм ранжирования настраивает ленту в TikTok, а беспилотные такси уже свободно курсируют по городам. Получить профессию в сфере ИИ с зарплатой от $100k в год тоже стало проще — собрали 5 интересных курсов от Udacity. 
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Google урезает бюджеты, СЕО намекает на сокращения
Google урезает бюджеты, СЕО намекает на сокращения
Google урезает бюджеты, СЕО намекает на сокращения
Производительность должна измеряться в IT не так, как у других. Наглядный кейс — Google
Производительность должна измеряться в IT не так, как у других. Наглядный кейс — Google
Bubble
Производительность должна измеряться в IT не так, как у других. Наглядный кейс — Google

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.