동작 인식 모델의 알고리즘 및 원리 살펴보기(Python에서 간단한 동작 인식 훈련 모델 생성)

제스처 인식은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 연구 분야입니다. 그 목적은 비디오 스트림이나 이미지 시퀀스에서 사람의 손 움직임을 분석하여 제스처의 의미를 결정하는 것입니다. 제스처 인식은 제스처 제어 스마트 홈, 가상 현실 및 게임, 보안 모니터링 및 기타 분야와 같은 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다. 이 기사에서는 동작 인식 모델에 사용되는 알고리즘과 원리를 소개하고 Python을 사용하여 간단한 동작 인식 훈련 모델을 만듭니다.

동작 인식 모델에 사용되는 알고리즘 및 원리

동작 인식 모델에 사용되는 알고리즘 및 원리는 딥 러닝 기반 모델, 기존 머신 러닝 모델, 규칙 기반 방법, 기존 이미지 처리 방법 등 다양합니다. 이들 방법의 원리와 특징을 아래에 소개한다.

1. 딥러닝 기반 모델

딥러닝은 현재 가장 인기 있는 머신러닝 방법 중 하나입니다. 제스처 인식 분야에서도 딥러닝 모델이 널리 사용됩니다. 딥 러닝 모델은 대량의 데이터로부터 학습하여 특징을 추출한 다음 이러한 특징을 사용하여 분류합니다. 동작 인식에서 딥 러닝 모델은 CNN(Convolutional Neural Network) 또는 RNN(Recurrent Neural Network)을 사용하는 경우가 많습니다.

CNN은 이미지 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 특수 신경망입니다. CNN에는 여러 컨볼루셔널 레이어와 풀링 레이어가 포함되어 있습니다. 컨벌루션 레이어는 이미지의 특징을 추출할 수 있고, 풀링 레이어는 이미지의 크기를 줄일 수 있습니다. CNN에는 분류를 위해 완전히 연결된 여러 레이어도 포함되어 있습니다.

RNN은 시퀀스 데이터에 적합한 신경망입니다. 동작 인식에서 RNN은 일반적으로 LSTM(Long Short-Term Memory Network) 또는 GRU(Gated Recurrent Unit)를 사용합니다. RNN은 이전 동작 시퀀스를 학습하여 다음 동작을 예측할 수 있습니다. LSTM과 GRU는 RNN의 그래디언트 소멸 문제를 방지하여 모델이 더 긴 동작 시퀀스를 학습할 수 있도록 합니다.

딥 러닝 기반 모델은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

• 복잡한 동작 시퀀스를 처리할 수 있습니다.
• 자동으로 기능을 추출할 수 있습니다.
• 학습에 많은 양의 데이터가 필요합니다.
• 더 높은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.

2. 기존 기계 학습 모델

전통적인 기계 학습 모델에는 SVM(지원 벡터 머신), 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트 등이 포함됩니다. 이러한 모델은 일반적으로 SIFT, HOG 등과 같이 직접 디자인한 기능을 사용합니다. 이러한 기능을 통해 제스처의 모양, 질감 등의 정보를 추출할 수 있습니다.

기존 기계 학습 모델은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

• 기능의 수동 설계가 필요합니다.
• 훈련에 소량의 데이터가 필요합니다. 훈련 결과를 해석하기가 더 쉽습니다.
• 3. 규칙 기반 방법
• 규칙 기반 방법은 제스처를 판단하기 위해 규칙을 수동으로 설계하는 방법입니다. 예를 들어, 제스처의 방향, 모양, 속도 등을 결정하도록 규칙을 설계할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하려면 규칙을 수동으로 설계해야 하므로 전문적인 지식과 경험이 필요합니다.

규칙 기반 접근 방식에는 다음과 같은 특징이 있습니다.

빠르게 설계하고 구현할 수 있습니다.

전문 지식과 경험이 필요합니다.

특정 제스처 유형만 처리할 수 있습니다. 제스처 순서.

• 4. 전통적인 이미지 처리 방법
• 기존의 이미지 처리 방법은 일반적으로 임계값 지정, 가장자리 감지, 형태학 및 기타 기술을 기반으로 제스처 이미지를 처리하여 제스처의 특성을 추출하는 기술을 사용합니다. 이러한 기능은 제스처 분류에 사용될 수 있습니다.

기존 이미지 처리 방법에는 다음과 같은 특징이 있습니다.

기능의 수동 설계가 필요합니다.

훈련에 소량의 데이터가 필요합니다.

훈련 결과를 더 쉽게 해석할 수 있습니다.

Python을 사용하여 간단한 동작 인식 훈련 모델 만들기

이 섹션에서는 Python을 사용하여 딥 러닝 기반 방법을 사용하는 간단한 동작 인식 훈련 모델을 만듭니다. 구체적으로, Keras 및 TensorFlow 라이브러리를 사용하여 모델을 구축하고 훈련할 것입니다.
• 1. 데이터 준비
• 먼저 제스처 데이터 세트를 준비해야 합니다. 여기서는 미국 수화 문자 A-Z의 제스처 이미지가 포함된 "ASL 알파벳"이라는 데이터 세트를 사용합니다. 데이터 세트는 Kaggle에서 다운로드할 수 있습니다.

2. 데이터 전처리

다음으로 제스처 이미지를 전처리해야 합니다. OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지를 읽고 처리하겠습니다. 구체적으로, 먼저 이미지의 크기를 동일한 크기로 조정한 다음 이를 회색조 이미지로 변환하고 픽셀 값을 정규화합니다.

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. 모델 구축

다음으로 컨볼루셔널 신경망을 기반으로 모델을 구축하겠습니다. 구체적으로, Keras 라이브러리의 Sequential 모델을 사용하여 모델을 구축하겠습니다. 모델에는 여러 개의 컨벌루션 및 풀링 레이어와 여러 개의 완전 연결 레이어가 포함되어 있습니다.

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. 훈련 모델

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。

위 내용은 동작 인식 모델의 알고리즘 및 원리 살펴보기(Python에서 간단한 동작 인식 훈련 모델 생성)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!