Explorez les algorithmes et les principes des modèles de reconnaissance gestuelle (créez un modèle de formation simple à la reconnaissance gestuelle en Python)

La reconnaissance gestuelle est un domaine de recherche important dans le domaine de la vision par ordinateur. Son objectif est de déterminer la signification des gestes en analysant les mouvements de la main humaine dans des flux vidéo ou des séquences d'images. La reconnaissance gestuelle a un large éventail d'applications, telles que les maisons intelligentes contrôlées par les gestes, la réalité virtuelle et les jeux, la surveillance de la sécurité et d'autres domaines. Cet article présentera les algorithmes et les principes utilisés dans les modèles de reconnaissance gestuelle et utilisera Python pour créer un modèle de formation simple à la reconnaissance gestuelle.

Algorithmes et principes utilisés par les modèles de reconnaissance gestuelle

Les algorithmes et principes utilisés par les modèles de reconnaissance gestuelle sont divers, notamment des modèles basés sur l'apprentissage profond, des modèles d'apprentissage automatique traditionnels, des méthodes basées sur des règles et des méthodes traditionnelles de traitement d'images. Les principes et caractéristiques de ces méthodes seront présentés ci-dessous.

1. Modèle basé sur le deep learning

Le deep learning est l'une des méthodes d'apprentissage automatique les plus populaires actuellement. Dans le domaine de la reconnaissance gestuelle, les modèles d’apprentissage profond sont également largement utilisés. Les modèles d'apprentissage profond apprennent à partir de grandes quantités de données pour extraire des fonctionnalités, puis utilisent ces fonctionnalités pour les classer. Dans la reconnaissance gestuelle, les modèles d'apprentissage profond utilisent souvent des réseaux de neurones convolutifs (CNN) ou des réseaux de neurones récurrents (RNN).

CNN est un réseau neuronal spécial capable de traiter efficacement les données d'image. CNN contient plusieurs couches convolutives et couches de pooling. La couche convolutive peut extraire les caractéristiques de l'image et la couche de pooling peut réduire la taille de l'image. CNN contient également plusieurs couches entièrement connectées pour la classification.

RNN est un réseau de neurones adapté aux données de séquence. Dans la reconnaissance gestuelle, RNN utilise généralement un réseau de mémoire à long terme (LSTM) ou une unité récurrente fermée (GRU). RNN peut prédire le prochain geste en apprenant les séquences de gestes précédentes. LSTM et GRU peuvent éviter le problème de gradient de disparition du RNN, permettant au modèle d'apprendre des séquences de gestes plus longues.

Le modèle basé sur l'apprentissage profond présente les caractéristiques suivantes :

• peut gérer des séquences de gestes complexes ;
• peut extraire automatiquement des fonctionnalités
• nécessite une grande quantité de données pour l'entraînement ;
• Nécessite des ressources informatiques plus élevées.

2. Modèles d'apprentissage automatique traditionnels

Les modèles d'apprentissage automatique traditionnels incluent les machines à vecteurs de support (SVM), les arbres de décision, les forêts aléatoires, etc. Ces modèles utilisent généralement des fonctionnalités conçues à la main telles que SIFT, HOG, etc. Ces fonctionnalités peuvent extraire des informations telles que la forme et la texture des gestes.

Les modèles d'apprentissage automatique traditionnels présentent les caractéristiques suivantes :

• peuvent gérer des séquences de gestes plus simples
• nécessite une conception manuelle des fonctionnalités
• le temps de formation est court
• nécessite une petite quantité de données pour la formation ; formation Les résultats sont plus faciles à interpréter.
• 3. Méthode basée sur des règles

La méthode basée sur des règles est une méthode de conception manuelle de règles pour juger les gestes. Par exemple, des règles peuvent être conçues pour déterminer la direction, la forme, la vitesse, etc. des gestes. Cette approche nécessite une conception manuelle des règles et nécessite donc des connaissances et une expérience spécialisées.

L'approche basée sur des règles présente les caractéristiques suivantes :

peut être rapidement conçue et mise en œuvre

nécessite des connaissances et une expérience professionnelles

• ne peut gérer que des types de gestes spécifiques ; séquence de gestes.
• 4. Méthodes traditionnelles de traitement d'image

Les méthodes traditionnelles de traitement d'image utilisent généralement des techniques basées sur le seuillage, la détection des contours, la morphologie et d'autres techniques pour traiter les images gestuelles afin d'en extraire les caractéristiques. Ces fonctionnalités peuvent être utilisées pour la classification des gestes.

Les méthodes traditionnelles de traitement d'images présentent les caractéristiques suivantes :

peut gérer des gestes simples ;

nécessite une conception manuelle des fonctionnalités

le temps de formation est court

• nécessite une petite quantité de données pour la formation ;
formation Les résultats sont plus faciles à interpréter.
• Utilisez Python pour créer un modèle d'entraînement simple à la reconnaissance des gestes

Dans cette section, nous utiliserons Python pour créer un modèle d'entraînement simple à la reconnaissance des gestes, qui utilisera une méthode basée sur l'apprentissage en profondeur. Plus précisément, nous utiliserons les bibliothèques Keras et TensorFlow pour créer et entraîner le modèle.

1. Préparer les données

Tout d'abord, nous devons préparer l'ensemble de données gestuelles. Ici, nous utilisons un ensemble de données appelé « ASL Alphabet », qui contient des images gestuelles des lettres A-Z de la langue des signes américaine. L'ensemble de données peut être téléchargé depuis Kaggle.

2. Prétraitement des données

Ensuite, nous devons prétraiter l'image gestuelle. Nous utiliserons la bibliothèque OpenCV pour lire et traiter les images. Plus précisément, nous allons d'abord redimensionner les images à la même taille, puis les convertir en images en niveaux de gris et normaliser les valeurs des pixels.

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. Construire le modèle

Ensuite, nous allons construire un modèle basé sur un réseau neuronal convolutif. Plus précisément, nous utiliserons le modèle Sequential de la bibliothèque Keras pour construire le modèle. Le modèle contient plusieurs couches convolutives et de pooling, ainsi que plusieurs couches entièrement connectées.

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. Modèle de formation

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。

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