Erkunden Sie die Algorithmen und Prinzipien von Gestenerkennungsmodellen (erstellen Sie ein einfaches Trainingsmodell für die Gestenerkennung in Python).

Gestenerkennung ist ein wichtiges Forschungsgebiet im Bereich Computer Vision. Sein Zweck besteht darin, die Bedeutung von Gesten durch die Analyse menschlicher Handbewegungen in Videostreams oder Bildsequenzen zu bestimmen. Die Gestenerkennung hat ein breites Anwendungsspektrum, wie z. B. gestengesteuerte Smart Homes, virtuelle Realität und Spiele, Sicherheitsüberwachung und andere Bereiche. In diesem Artikel werden die in Gestenerkennungsmodellen verwendeten Algorithmen und Prinzipien vorgestellt und mithilfe von Python ein einfaches Trainingsmodell für die Gestenerkennung erstellt.

Von Gestenerkennungsmodellen verwendete Algorithmen und Prinzipien

Die von Gestenerkennungsmodellen verwendeten Algorithmen und Prinzipien sind vielfältig, darunter Deep-Learning-basierte Modelle, traditionelle Modelle für maschinelles Lernen, regelbasierte Methoden und traditionelle Bildverarbeitungsmethoden. Die Prinzipien und Eigenschaften dieser Methoden werden im Folgenden vorgestellt.

1. Modell basierend auf Deep Learning

Deep Learning ist derzeit eine der beliebtesten Methoden des maschinellen Lernens. Auch im Bereich der Gestenerkennung sind Deep-Learning-Modelle weit verbreitet. Deep-Learning-Modelle lernen aus großen Datenmengen, Merkmale zu extrahieren und diese Merkmale dann zur Klassifizierung zu verwenden. Bei der Gestenerkennung verwenden Deep-Learning-Modelle häufig Convolutional Neural Networks (CNN) oder Recurrent Neural Networks (RNN).

CNN ist ein spezielles neuronales Netzwerk, das Bilddaten effizient verarbeiten kann. CNN enthält mehrere Faltungsschichten und Pooling-Schichten. Die Faltungsschicht kann die Merkmale des Bildes extrahieren und die Pooling-Schicht kann die Größe des Bildes reduzieren. CNN enthält außerdem mehrere vollständig verbundene Schichten zur Klassifizierung.

RNN ist ein neuronales Netzwerk, das für Sequenzdaten geeignet ist. Bei der Gestenerkennung verwendet RNN normalerweise ein Long Short-Term Memory Network (LSTM) oder eine Gated Recurrent Unit (GRU). RNN kann die nächste Geste vorhersagen, indem es vorherige Gestensequenzen lernt. LSTM und GRU können das Problem des verschwindenden Gradienten von RNN vermeiden, sodass das Modell längere Gestensequenzen lernen kann.

Das auf Deep Learning basierende Modell weist die folgenden Eigenschaften auf:

• kann komplexe Gestensequenzen verarbeiten;
• erfordert eine große Datenmenge für das Training;
• die Trainingszeit ist lang ;
• Erfordert höhere Rechenressourcen.

2. Traditionelle Modelle für maschinelles Lernen

Zu den traditionellen Modellen für maschinelles Lernen gehören Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume, Random Forests usw. Diese Modelle verwenden normalerweise handgefertigte Funktionen wie SIFT, HOG usw. Diese Funktionen können Informationen wie Form und Textur von Gesten extrahieren.

Herkömmliche Modelle für maschinelles Lernen haben die folgenden Eigenschaften:

• können einfachere Gestensequenzen verarbeiten;
• die Trainingszeit ist kurz;
• erfordert eine kleine Datenmenge für das Training;
• Training Die Ergebnisse sind einfacher zu interpretieren.
• 3. Regelbasierte Methode

Die regelbasierte Methode ist eine Methode zum manuellen Entwerfen von Regeln zur Beurteilung von Gesten. Beispielsweise können Regeln entworfen werden, um die Richtung, Form, Geschwindigkeit usw. von Gesten zu bestimmen. Dieser Ansatz erfordert die manuelle Gestaltung von Regeln und erfordert daher spezielles Wissen und Erfahrung.

Der regelbasierte Ansatz weist folgende Merkmale auf:

kann schnell entworfen und umgesetzt werden;

erfordert professionelles Wissen und Erfahrung;

• kann nur mit bestimmten Gestentypen umgehen;
• ist nicht für komplexe Zwecke geeignet Gestensequenz.
• 4. Traditionelle Bildverarbeitungsmethoden

Traditionelle Bildverarbeitungsmethoden verwenden normalerweise Techniken, die auf Schwellenwert, Kantenerkennung, Morphologie und anderen Techniken basieren, um Gestenbilder zu verarbeiten und die Eigenschaften von Gesten zu extrahieren. Diese Funktionen können zur Gestenklassifizierung verwendet werden.

Herkömmliche Bildverarbeitungsmethoden haben die folgenden Eigenschaften:

können einfache Gesten verarbeiten;

Trainingszeit ist kurz;

• erfordert eine kleine Datenmenge für das Training
• Training Die Ergebnisse sind einfacher zu interpretieren.
• Verwenden Sie Python, um ein einfaches Trainingsmodell für die Gestenerkennung zu erstellen.

In diesem Abschnitt werden wir Python verwenden, um ein einfaches Trainingsmodell für die Gestenerkennung zu erstellen, das auf Deep Learning basierende Methoden verwendet. Insbesondere werden wir die Keras- und TensorFlow-Bibliotheken verwenden, um das Modell zu erstellen und zu trainieren.

1. Daten vorbereiten

Zuerst müssen wir den Gestendatensatz vorbereiten. Hier verwenden wir einen Datensatz namens „ASL Alphabet“, der Gestenbilder der Buchstaben A-Z der amerikanischen Gebärdensprache enthält. Der Datensatz kann von Kaggle heruntergeladen werden.

2. Datenvorverarbeitung

Als nächstes müssen wir das Gestenbild vorverarbeiten. Wir werden die OpenCV-Bibliothek verwenden, um Bilder zu lesen und zu verarbeiten. Konkret ändern wir zunächst die Größe der Bilder auf die gleiche Größe, konvertieren sie dann in Graustufenbilder und normalisieren die Pixelwerte.

import cv2
import os
import numpy as np

IMG_SIZE = 200

def preprocess_data(data_dir):
    X = []
    y = []
    for folder_name in os.listdir(data_dir):
        label = folder_name
        folder_path = os.path.join(data_dir, folder_name)
        for img_name in os.listdir(folder_path):
            img_path = os.path.join(folder_path, img_name)
            img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
            img = cv2.resize(img, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
            img = img/255.0
            X.append(img)
            y.append(label)
    X = np.array(X)
    y = np.array(y)
    return X, y

3. Erstellen Sie das Modell

Als nächstes erstellen wir ein Modell basierend auf einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk. Konkret verwenden wir zum Erstellen des Modells das sequentielle Modell aus der Keras-Bibliothek. Das Modell enthält mehrere Faltungs- und Pooling-Schichten sowie mehrere vollständig verbundene Schichten.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

def build_model():
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(512, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(29, activation='softmax'))
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

4. Trainingsmodell

接下来，我们将使用准备好的数据集和构建好的模型来训练模型。我们将使用Keras库中的fit方法来训练模型。

X_train, y_train = preprocess_data('asl_alphabet_train')
X_test, y_test = preprocess_data('asl_alphabet_test')

from keras.utils import to_categorical

y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

model = build_model()
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

5.评估模型

最后，我们将评估模型的性能。我们将使用Keras库中的evaluate方法来评估模型在测试集上的性能。

test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

结论

本文介绍了手势识别模型使用的算法和原理，并使用Python创建了一个简单的手势识别训练模型。我们使用了基于深度学习的方法，并使用Keras和TensorFlow库来构建和训练模型。最后，我们评估了模型在测试集上的性能。手势识别是一个复杂的问题，需要综合考虑多个因素，例如手势序列的长度、手势的复杂度等。因此，在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的算法和模型。

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErkunden Sie die Algorithmen und Prinzipien von Gestenerkennungsmodellen (erstellen Sie ein einfaches Trainingsmodell für die Gestenerkennung in Python).. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!