AI для компьютерного зрения делает возможной технологию бесконтактного распознавания жестов

По мере развития технологий меняется и способ нашего взаимодействия с ними. Ранние машины зависели от физических усилий и механических элементов управления, а современная информатика внедрила сенсорные экраны и голосовой ввод.

Теперь распознавание жестов становится частью следующего этапа, используя естественные движения как пользовательский интерфейс. Простой взмах, щипок или быстрое движение рукой уже могут управлять приложениями, экранами и машинами.

Взаимодействие без прикосновений может обеспечиваться с помощью компьютерного зрения — области AI, которая помогает машинам видеть и интерпретировать то, что захватывает камера. Системы Vision AI можно встраивать в смартфоны, гарнитуры виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR), автомобили и устройства умного дома, где жесты могут заменить касания, нажатия и кнопки, сделав взаимодействие более удобным.

Бесконтактное управление становится всё более распространённым в повседневной жизни. На рабочих местах и в общественных пространствах отказ от физического контакта может улучшить гигиену и безопасность. Многие цифровые продукты также переходят к управлению без помощи рук, а жесты обеспечивают простой и интуитивный способ управлять устройствами, не касаясь их.

В этой статье мы рассмотрим, что такое распознавание жестов, как компьютерное зрение повышает его точность и где оно применяется в реальных задачах. Начнём!

Что такое распознавание жестов?#

Распознавание жестов — это технология сенсорного ввода, которая позволяет машинам понимать человеческие жесты, например знаки руками или движения тела, и преобразовывать их в цифровые действия. Вместо касания экрана или нажатия кнопок пользователи могут управлять устройствами с помощью простых естественных движений.

Благодаря этому взаимодействие становится более интуитивным, поэтому ввод на основе жестов внедряется во многие системы управления, использующие машинное обучение и AI. В частности, распознавание жестов руками — одна из наиболее распространённых форм распознавания жестов, которая часто опирается на компьютерное зрение.

Проще говоря, решение на основе Vision AI может обнаружить руки в видеопотоке с камеры, отслеживать их движения или изменение формы и сопоставлять эти закономерности с известным жестом, чтобы вызвать действие на экране.

Ключевой частью таких решений является модель компьютерного зрения, обученная на наборах данных с размеченными изображениями или видео, показывающими различные жесты рук. Благодаря разнообразным данным для обучения и тщательной оценке модель лучше обобщает знания для разных пользователей, условий освещения и фонов, что помогает ей надёжнее распознавать жесты в реальных условиях.

Рис. 1. Данные, использованные для обучения модели компьютерного зрения обнаружению ключевых точек жестов (Источник)

Изучаем различные типы жестов и взаимодействия человека с компьютером#

Прежде чем подробнее рассмотреть роль компьютерного зрения в распознавании жестов, давай сделаем шаг назад и разберёмся, какие типы жестов обычно распознают такие системы.

В большинстве случаев жесты делятся на две категории: статические и динамические. Статические жесты — это фиксированные положения рук, например поднятый большой палец, знак остановки или знак мира. Поскольку они не предполагают движения, их часто можно распознать по одному кадру изображения.

Динамические жесты, напротив, связаны с движением во времени, например взмахом или движением рукой в воздухе. Для их распознавания системе Vision AI нужно анализировать несколько кадров, чтобы отслеживать движение руки и понимать направление и момент выполнения жеста.

Роль алгоритмов компьютерного зрения в распознавании жестов#

Системы распознавания жестов можно создавать разными способами. Некоторые системы ввода используют носимые датчики, например перчатки или трекеры, закреплённые на запястье, для захвата движений руки.

Такие решения могут быть точными, но не всегда практичны. Носимые устройства нужно надевать, настраивать, заряжать и обслуживать, к тому же они могут мешать в общественных пространствах или при ежедневном использовании.

Поэтому многие передовые системы вместо этого полагаются на компьютерное зрение. С помощью стандартных RGB-камер и датчиков глубины или времени пролёта устройства могут в реальном времени захватывать движения рук и тела, не требуя от пользователей носить дополнительные устройства. Благодаря этому распознавание жестов на основе зрения отлично подходит для смартфонов, автомобилей, умных телевизоров, а также AR- и VR-гарнитур.

Например, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 и готовящаяся к выпуску Ultralytics YOLO26, поддерживают такие задачи, как обнаружение объектов, отслеживание объектов и оценка позы. Эти возможности можно использовать для обнаружения рук в каждом кадре, отслеживания их движения во времени и сопоставления ключевых точек, таких как кончики пальцев и суставы. Это позволяет распознавать такие жесты, как поднятая ладонь для паузы, щипок для масштабирования, взмах 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 приведён обзор некоторых ключевых задач компьютерного зрения, используемых при распознавании жестов:

• Обнаружение объектов: эта задача используется для поиска рук на изображении или в видеокадре, обычно с помощью ограничивающих рамок. Она помогает системе сосредоточиться на области жеста и игнорировать ненужные детали фона.
• Отслеживание объектов: опираясь на обнаружение объектов, эта задача отслеживает обнаруженные руки в нескольких кадрах и сохраняет их идентичность во времени. Она особенно полезна для динамических жестов, где движение и направление имеют решающее значение.
• Оценка позы: вместо фокусировки на ограничивающих рамках оценка позы определяет ключевые точки на руке, такие как кончики пальцев, костяшки и запястье. Эти ориентиры создают простую скелетную модель руки, которая фиксирует положение пальцев и малозаметные движения, позволяя выполнять более детальную классификацию жестов.
• Сегментация экземпляров: эта задача отделяет каждую руку от фона на уровне пикселей, создавая маску для каждой видимой руки. Она полезна в загромождённых сценах, когда руки перекрываются или 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 для сопровождения их в нескольких кадрах при распознавании динамических жестов.

Если жест зависит от положения пальцев, оценка позы может добавить ключевые точки для большей детализации, а сегментация экземпляров поможет точнее изолировать каждую руку в загромождённых сценах или при перекрытии нескольких рук. Вместе эти этапы предоставляют информацию и о положении, и о движении, делая распознавание жестов более точным и надёжным.

Как работает распознавание жестов на основе компьютерного зрения#

Теперь, когда мы лучше понимаем задачи компьютерного зрения, лежащие в основе распознавания жестов, давай пошагово рассмотрим работу системы на основе зрения.

Типичная система начинает с захвата видео с камеры, иногда вместе с данными о глубине, если устройство их поддерживает. Затем кадры предварительно обрабатываются с помощью обработки изображений, чтобы модель могла работать с ними более единообразно: например, выполняются изменение размера, стабилизация, уменьшение шума и устранение размытия в движении.

Затем система обнаруживает руки в кадре с помощью детектирования или сегментации и отслеживает их во времени. Если приложению нужны более подробные данные, оно также может выполнить оценку позы, чтобы извлечь ключевые точки, такие как кончики пальцев и суставы. Используя эту информацию, модель классифицирует жест — будь то положение в одном кадре, например поднятый большой палец, или схема движения, например взмах.

Наконец, распознанный жест сопоставляется с действием в интерфейсе, например прокруткой, масштабированием, выбором элемента, регулировкой громкости или управлением взаимодействиями AR и VR. Точный конвейер может различаться: в простых приложениях используется меньше этапов, а более сложные объединяют обнаружение, отслеживание и оценку позы для повышения точности.

Применение распознавания жестов на основе компьютерного зрения#

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

Взаимодействие с автомобильными информационно-развлекательными системами на основе жестов#

Распознавание жестов начинает появляться в интерфейсах умных автомобилей, особенно в информационно-развлекательных системах. Это удобный способ управлять отдельными функциями с помощью простых движений рук, благодаря чему водителям реже приходится тянуться к сенсорным экранам или физическим кнопкам. Например, быстрым жестом можно отрегулировать громкость, управлять вызовами или перемещаться по меню на экране.

Рис. 2. Водитель выполняет жесты руками в зоне обнаружения информационно-развлекательной системы (Источник)

Взаимодействие в играх на основе жестов#

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

Рис. 3. Игра с использованием жестов рук (Источник).

Такое взаимодействие без прикосновений может ощущаться более плавным, особенно в AR и VR. Поэтому отслеживание рук и управление жестами становятся распространёнными функциями VR- и гарнитур смешанной реальности.

Плавное управление устройствами умного дома с помощью жестов#

Устройства умного дома, такие как умные телевизоры, колонки и подключённые светильники, начинают поддерживать управление жестами для быстрых действий без прикосновений. Простым движением руки пользователи могут включить свет, отрегулировать громкость или выполнить базовые команды, не тянувшись к переключателям или пультам.

Например, в домашних развлекательных системах встроенные или подключённые камеры глубины могут распознавать такие жесты, как взмах, указание или поднятие руки. Это упрощает просмотр меню, изменение настроек и подтверждение выбора из любой точки комнаты. В фоновом режиме модели компьютерного зрения обрабатывают видеопоток с камеры в реальном времени, обнаруживая и интерпретируя эти жесты.

Управление роботами с помощью жестов на основе искусственного интеллекта#

Представь ситуацию на фабрике, где работнику нужно управлять роботом, перенося детали, работая в перчатках или находясь на безопасном расстоянии от движущегося оборудования. В таких условиях тянуться к кнопкам или панели управления может быть медленно и даже небезопасно.

Напротив, системы управления на основе жестов могут стать более практичным способом взаимодействия с такими машинами без помощи рук. Это особенно полезно для совместных роботов, или коботов, которые предназначены для работы рядом с людьми.

Вместо того чтобы подходить к панели управления, операторы могут использовать простые сигналы руками, чтобы запускать, останавливать или направлять робота на расстоянии. Это снижает зависимость от физических элементов управления и может повысить безопасность рабочих процессов на производстве.

Передовые системы управления на основе зрения, использующие модели глубокого обучения или алгоритмы обучения, также могут выходить за рамки базовых команд. Они способны интерпретировать более тонкие движения рук и плавно реагировать на небольшие изменения направления, обеспечивая более точное управление и автоматизацию.

Рис. 4. Роботизированная рука анализирует жест пользователя (Источник)

Преимущества и недостатки технологии распознавания жестов#

Вот несколько ключевых преимуществ использования технологии распознавания жестов:

• Повышенная доступность: жесты могут стать альтернативой для пользователей, которым сложно пользоваться клавиатурами, сенсорными экранами или контроллерами.
• Работа на расстоянии: жесты можно распознавать через всю комнату, что удобно для умных телевизоров, киосков и домашних устройств.
• Гибкость на разных устройствах: одинаковые наборы жестов могут работать на телефонах, в автомобилях, на умных дисплеях, а также в AR- и VR-гарнитурах, обеспечивая единообразное взаимодействие.

В то же время есть несколько реальных проблем, которые могут влиять на точность и стабильность. Вот некоторые факторы, которые стоит учитывать:

• Проблемы с освещением и качеством камеры: слабое освещение, блики, тени или камеры с низким разрешением могут снизить качество распознавания. В свою очередь, это может повлиять на управление движениями.
• Различия между пользователями: люди естественным образом выполняют жесты по-разному, а различия в размере рук, гибкости пальцев или аксессуарах могут влиять на точность.
• Ограничения при быстрых движениях: быстрые жесты могут приводить к размытию в движении или пропуску моделью ключевых кадров, особенно при использовании камер с низкой частотой кадров.

Основные выводы#

Технология распознавания жестов вышла за пределы исследовательских лабораторий и теперь используется в повседневных устройствах и инновационных решениях. В частности, компьютерное зрение обеспечивает управление без прикосновений в играх, робототехнике, умных домах и автомобильных системах. По мере совершенствования моделей зрения такие интерфейсы без прикосновений, вероятно, станет проще создавать, и они будут использоваться шире.

Узнай больше о наших сообществах и репозитории GitHub, чтобы подробнее изучить модели компьютерного зрения. Посети страницы наших решений и прочитай о таких применениях, как AI в сельском хозяйстве и компьютерное зрение в логистике. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования и начни создавать собственную модель Vision AI.