Vision AI обеспечивает технологию распознавания жестов без прикосновений

По мере развития технологий меняется и то, как мы с ними взаимодействуем. Ранние машины зависели от физических усилий и механических элементов управления, в то время как современная информатика представила сенсорные экраны и голосовой ввод. 

Сейчас распознавание жестов является частью следующего этапа, в котором естественные движения используются в качестве пользовательского интерфейса. Простой взмах рукой, щелчок пальцами или быстрый жест рукой уже могут управлять приложениями, экранами и устройствами. 

Это бесконтактное взаимодействие может быть реализовано с помощью компьютерного зрения — отрасли искусственного интеллекта, которая помогает машинам видеть и интерпретировать то, что снимает камера. Системы искусственного интеллекта с компьютерным зрением могут быть встроены в смартфоны, гарнитуры виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR), автомобили и устройства «умного дома», где жесты могут заменить нажатия, щелчки и кнопки, обеспечивая более плавный пользовательский интерфейс.

Бесконтактное управление становится все более распространенным в повседневной жизни. На рабочих местах и в общественных местах избегание физического контакта может улучшить гигиену и безопасность. Многие цифровые продукты также переходят к бесконтактному взаимодействию, а жесты предоставляют простой и интуитивный способ управления устройствами без прикосновений.

В этой статье мы рассмотрим, что такое распознавание жестов, как компьютерное зрение повышает его точность и где оно используется в реальных приложениях. Приступим!

Что такое распознавание жестов?

Распознавание жестов — это сенсорная технология, которая позволяет машинам понимать жесты человека, такие как знаки рук или движения тела, и преобразовывать их в цифровые действия. Вместо того чтобы нажимать на экран или кнопки, пользователи могут управлять устройствами с помощью простых, естественных движений. 

Это делает взаимодействие более интуитивным, и именно поэтому ввод с помощью жестов используется во многих системах машинного обучения и системах управления на базе искусственного интеллекта. В частности, распознавание жестов рук является одной из наиболее широко используемых форм распознавания жестов и часто основано на компьютерном зрении. 

Проще говоря, решение Vision AI может обнаруживать руки в камере, track их track или изменения формы и сопоставлять эти шаблоны с известными жестами, чтобы инициировать действие на экране.

Ключевой частью этих решений является модель компьютерного зрения, которая обучается на наборах данных с помеченными изображениями или видео, демонстрирующими различные жесты рук. Благодаря разнообразным обучающим данным и тщательной оценке модель может лучше обобщать информацию о разных пользователях, условиях освещения и фоне, что помогает ей более надежно распознавать жесты в реальных условиях.

‍

Исследование различных типов жестов и взаимодействия человека с компьютером

Прежде чем мы более подробно рассмотрим роль компьютерного зрения в распознавании жестов, давайте сделаем шаг назад и посмотрим, какие типы жестов обычно распознают эти системы.

В большинстве случаев жесты делятся на две категории: статические и динамические. Статические жесты — это фиксированные позы рук, такие как поднятый вверх большой палец, знак «стоп» или знак мира. Поскольку они не сопровождаются движением, их часто можно распознать по одному кадру изображения.

Между тем, динамические жесты включают в себя движения во времени, такие как махание рукой или проводить рукой по воздуху. Чтобы распознать их, система Vision AI должна проанализировать несколько кадров, чтобы track руки и понять направление и время выполнения жеста.

Роль алгоритмов компьютерного зрения в распознавании жестов

Системы распознавания жестов могут быть построены по-разному. Некоторые системы ввода используют носимые датчики, такие как перчатки или трекеры, устанавливаемые на запястье, для захвата движений рук. 

Эти настройки могут быть точными, но не всегда практичными. Носимые устройства необходимо носить, настраивать, заряжать и обслуживать, и они могут создавать ощущение ограниченности в общественных местах или при ежедневном использовании.

Именно поэтому многие передовые системы полагаются на компьютерное зрение. С помощью стандартных RGB-камер и датчиков глубины или времени пролета устройства могут в режиме реального времени фиксировать движения рук и тела, при этом пользователям не нужно носить дополнительные устройства. Это делает распознавание жестов на основе зрения идеальным решением для смартфонов, автомобилей, смарт-телевизоров, а также гарнитур AR и VR.

Например, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 и готовящаяся к выпуску Ultralytics , поддерживают такие задачи, как обнаружение объектов, отслеживание объектов и оценка положения. Эти возможности можно использовать для detect в каждом кадре, track движения во времени и отображения ключевых точек, таких как кончики пальцев и суставы. Это позволяет распознавать такие жесты, как поднятая ладонь для паузы, щелчок для увеличения, смахивание для навигации по меню или указательный жест для выбора элемента в AR и VR.

Задачи компьютерного зрения, используемые для распознавания взаимодействия человека и машины

Ниже приведен обзор некоторых ключевых задач компьютерного зрения, используемых в распознавании жестов:

• Обнаружение объектов: эта задача используется для определения местоположения рук на изображении или в кадре видео, обычно путем обведения их ограничительными рамками. Это помогает системе сосредоточиться на области жестов и игнорировать ненужные детали фона.
• Отслеживание объектов: основываясь на обнаружении объектов, эта задача отслеживает обнаруженные руки в нескольких кадрах и сохраняет их идентичность во времени. Это особенно полезно для динамических жестов, где движение и направление имеют решающее значение.
• Оценка позы: вместо того, чтобы сосредоточиться на ограничительных прямоугольниках, оценка позы определяет ключевые точки на руке, такие как кончики пальцев, суставы и запястье. Эти ориентиры создают простой скелет руки, который фиксирует положение пальцев и мелкие движения, что позволяет более детально классифицировать жесты.
• Сегментация экземпляров: эта задача направлена на отделение каждой руки от фона на уровне пикселей путем создания маски для каждой видимой руки. Это полезно в запутанных сценах, когда руки перекрывают друг друга или когда в кадре появляется несколько рук.

Многие решения Vision AI используют эти задачи вместе в рамках единого конвейера. Например, система может начать с обнаружения объектов, чтобы найти руки, а затем использовать отслеживание, чтобы следить за ними по кадрам для динамических жестов. 

Если жест зависит от положения пальцев, оценка позы может добавить ключевые точки для более точной детализации, а сегментация экземпляров может помочь более точно выделить каждую руку в запутанных сценах или когда несколько рук перекрывают друг друга. В совокупности эти шаги предоставляют информацию как о местоположении, так и о движении, делая распознавание жестов более точным и надежным.

Как работает распознавание жестов на основе зрения

Теперь, когда мы лучше понимаем задачи компьютерного зрения, лежащие в основе распознавания жестов, давайте пошагово рассмотрим, как работает система на основе компьютерного зрения.

Типичная система начинает работу с захвата видео с камеры, иногда вместе с данными о глубине, если устройство поддерживает эту функцию. Затем кадры подвергаются предварительной обработке с помощью средств обработки изображений, чтобы облегчить их последующую обработку моделью, например, путем изменения размера, стабилизации или уменьшения шума и смазывания движения.

Затем система идентифицирует руки в кадре с помощью обнаружения или сегментации и отслеживает их во времени с помощью отслеживания. Если приложению требуются более точные данные, оно может также запустить оценку позы для извлечения ключевых точек, таких как кончики пальцев и суставы. Используя эту информацию, модель классифицирует жест, будь то поза в одном кадре, такая как поднятый большой палец, или паттерн движения, такой как смахивание.

Наконец, распознанный жест сопоставляется с действием в интерфейсе, таким как прокрутка, масштабирование, выбор элемента, регулировка громкости или управление взаимодействиями AR и VR. Точный алгоритм может варьироваться: более простые приложения используют меньше шагов, а более сложные сочетают обнаружение, отслеживание и оценку положения для большей точности.

Применение распознавания жестов на основе зрения

Далее давайте рассмотрим, как распознавание жестов используется в реальных приложениях для понимания положения рук.

Взаимодействие с информационно-развлекательными системами автомобиля с помощью жестов

Распознавание жестов начинает появляться в интерфейсах интеллектуальных автомобилей, особенно в информационно-развлекательных системах. Это удобный способ управления определенными функциями с помощью простых движений рук, что может уменьшить частоту использования сенсорных экранов или физических кнопок. Например, быстрый жест можно использовать для регулировки громкости, управления вызовами или навигации по экранным меню. 

‍

Взаимодействие с помощью жестов в играх

В играх и иммерсивных приложениях управление с помощью жестов меняет способ взаимодействия людей с виртуальными мирами. Вместо того чтобы полагаться только на контроллеры или джойстики, игроки могут использовать естественные движения рук для навигации по меню, поднятия виртуальных объектов, управления персонажами или запуска действий в игре.

‍

Такое бесконтактное взаимодействие может казаться более плавным, особенно в AR и VR. В результате отслеживание рук и управление жестами становятся обычными функциями в гарнитурах VR и смешанной реальности.

Безупречное управление жестами для устройств умного дома

Умные домашние устройства, такие как смарт-телевизоры, динамики и подключенные светильники, начинают поддерживать управление жестами для быстрого выполнения действий без прикосновений. Простым движением руки пользователи могут включать свет, регулировать громкость или запускать основные команды, не прикасаясь к выключателям или пультам дистанционного управления.

Например, в домашних развлекательных системах встроенные или подключенные камеры глубины могут распознавать такие жесты, как смахивание, указание или поднятие руки. Это может упростить просмотр меню, изменение настроек или подтверждение выбора из любой точки комнаты. За кулисами модели компьютерного зрения обрабатывают данные с камеры в режиме реального времени, чтобы detect интерпретировать эти жесты. 

Управление жестами с помощью искусственного интеллекта в робототехнике 

Представьте себе ситуацию на заводе, когда рабочий должен управлять роботом, перенося детали, надев перчатки или стоя на безопасном расстоянии от движущегося оборудования. В таких условиях дотянуться до кнопок или панели управления может быть сложно или даже опасно. 

Напротив, системы управления на основе жестов могут быть более практичным способом взаимодействия с этими машинами, не требующим использования рук. Это особенно полезно для коллаборативных роботов, или коботов, которые предназначены для работы рядом с людьми. 

Вместо того чтобы подходить к панели управления, операторы могут использовать простые жесты рукой, чтобы запускать, останавливать или направлять робота на расстоянии. Это снижает зависимость от физических элементов управления и способствует повышению безопасности рабочих процессов на производстве.

Усовершенствованные системы управления на основе зрения, основанные на моделях глубокого обучения или алгоритмах обучения, также могут выходить за рамки базовых команд. Они могут интерпретировать более точные движения рук и плавно реагировать на небольшие изменения направления, а также обеспечивать более точное управление и автоматизацию. 

Плюсы и минусы технологии распознавания жестов

Вот некоторые ключевые преимущества использования технологии распознавания жестов:

• Улучшенная доступность: жесты могут стать альтернативой для пользователей, которым сложно использовать клавиатуры, сенсорные экраны или контроллеры.
• Работает на расстоянии: жесты можно распознавать через всю комнату, что удобно для смарт-телевизоров, киосков и домашних устройств.
• Гибкость на разных устройствах: похожие наборы жестов могут работать на телефонах, в автомобилях, на смарт-дисплеях и в гарнитурах AR или VR, обеспечивая единообразное взаимодействие.

В то же время существует ряд реальных проблем, которые могут повлиять на точность и согласованность. Вот некоторые факторы, которые следует учитывать:

• Проблемы с освещением и качеством камеры: слабое освещение, блики, тени или камеры с низким разрешением могут снизить эффективность распознавания. Это, в свою очередь, может повлиять на управление движением.
• Различия между пользователями: люди по-разному выполняют жесты, и различия в размере рук, гибкости пальцев или аксессуарах могут повлиять на точность.
• Ограничения быстрых движений: быстрые жесты могут привести к размытию движения или пропуску ключевых кадров, особенно на камерах с низкой частотой кадров.

Основные выводы

Технология распознавания жестов вышла за пределы исследовательских лабораторий и теперь является частью повседневных устройств и инноваций. В частности, компьютерное зрение позволяет осуществлять бесконтактное управление в играх, робототехнике, умных домах и автомобильных системах. По мере совершенствования моделей зрения эти бесконтактные интерфейсы, вероятно, станут проще в создании и будут использоваться более широко.

Познакомьтесь с нашим сообществом и репозиторием GitHub, чтобы узнать больше о моделях компьютерного зрения. Изучите наши страницы с решениями, чтобы узнать о таких приложениях, как ИИ в сельском хозяйстве и компьютерное зрение в логистике. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните создавать свою собственную модель Vision AI.