Ứng dụng học máy để nhận dạng tư thế bàn tay từ một chuỗi ảnh chiều sâu

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Văn Hồ Nguyễn, Minh Lộc Phạm

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 006.42 Optical pattern recognition

Thông tin xuất bản: Phát triển Khoa học & Công nghệ: Khoa học - Kinh tế - Luật và Khoa học Quản lý (ĐHQG TP. Hồ Chí Minh), 2022

Mô tả vật lý: 2373-2385

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 499220

Thêm vào giỏ

Image recognition one of the most difficult issue, is becoming an applied research in recent times. The possibility of allowing computers to recognize human's hand posture in real-time is gradually becoming popular and involved in many fields. It is also integrated into so many products. Thus, this study proposes an approach for faster and more accurate image recognition. With the development of technology, this camera device has had many significant changes
the camera can capture both RGB images and images in depth. This makes identification in low-light conditions more accurate, which improves recognition performance. The Random Forest algorithm is evaluated to be more efficient, faster, and more accurate than previous recognition algorithms used for model testing. We collected about 10,000 hand image data samples, then trained and evaluated the model with nearly 80% accuracy results. In addition, the study presents some results of gesture recognition of human hands in real-time using information obtained from Kinect sensor
the model has the ability to train quite large data and the recognition speed is faster. Research results can be used in control applications serving in life and industrial production.Nhận dạng hình ảnh là một trong những vấn đề khó và được quan tâm nghiên cứu ứng dụng rất nhiều trong thời gian gần đây. Xu hướng cho phép máy tính nhận dạng tư thế bàn tay người theo thời gian thực đang dần trở nên phổ biến và được triển khai áp dụng trong nhiều lĩnh vực cũng như tích hợp trên nhiều sản phẩm. Nghiên cứu này đề xuất hướng tiếp cận giúp cho việc nhận dạng hình ảnh nhanh chóng và chính xác hơn. Với việc phát triển công nghệ, thiết bị camera ngay này đã có nhiều thay đổi đáng kể, camera vừa có thể thu ảnh RGB vừa có thể thu ảnh theo chiều sâu. Điều này giúp việc nhận dạng trong điều kiện thiếu ánh sáng chính xác hơn, giúp cải thiện hiệu năng nhận dạng. Thuật toán ``Random Forest'' là một thuật toán được đánh giá hiệu quả, nhanh chóng và chính xác hơn các thuật toán nhận dạng trước đây được sử dụng để thực nghiệm mô hình. Chúng tôi đã tiến hành thu thập khoảng 10.000 mẫu dữ liệu ảnh bàn tay, sau đó huấn luyện mô hình và đánh giá mô hình với kết quả chính xác gần 80%. Bên cạnh đó, nghiên cứu trình bày một số kết quả nhận dạng cử chỉ của bàn tay người theo thời gian thực sử dụng thông tin thu được từ cảm biến Kinect, mô hình có khả năng huấn luyện dữ liệu khá lớn, tốc độ nhận dạng nhanh. Kết quả nghiên cứu có thể sử dụng trong các ứng dụng điều khiển phục vụ trong đời sống, trong sản xuất công nghiệp.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR