ジェスチャ認識モデルのアルゴリズムと原理を調べる (Python で単純なジェスチャ認識トレーニング モデルを作成する)

ジェスチャ認識は、コンピュータ ビジョンの分野における重要な研究分野です。その目的は、ビデオ ストリームまたは画像シーケンス内の人間の手の動きを解析することによって、ジェスチャーの意味を判断することです。ジェスチャ認識は、ジェスチャ制御のスマート ホーム、仮想現実とゲーム、セキュリティ監視などの分野など、幅広い用途に利用できます。この記事では、ジェスチャ認識モデルで使用されるアルゴリズムと原理を紹介し、Python を使用して簡単なジェスチャ認識トレーニング モデルを作成します。

ジェスチャ認識モデルで使用されるアルゴリズムと原則

ジェスチャ認識モデルで使用されるアルゴリズムと原則は、深度ベースの学習モデルなど、多岐にわたります。 、従来の機械学習モデル、ルールベースの手法、および従来の画像処理手法。以下にその原理と特徴を紹介します。

1. ディープ ラーニングに基づくモデル

ディープ ラーニングは、現在最も人気のある機械学習手法の 1 つです。ジェスチャ認識の分野でも、ディープラーニングモデルが広く使用されています。深層学習モデルは、大量のデータから学習して特徴を抽出し、それらの特徴を使用して分類します。ジェスチャ認識では、深層学習モデルは多くの場合、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) またはリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) を使用します。

CNN は、画像データを効果的に処理できる特殊なタイプのニューラル ネットワークです。 CNN には複数の畳み込み層とプーリング層が含まれています。畳み込み層は画像の特徴を抽出でき、プーリング層は画像のサイズを削減できます。 CNN には、分類用に完全に接続された複数の層も含まれています。

RNN は、配列データに適したニューラル ネットワークです。ジェスチャ認識では、RNN は通常、長短期記憶ネットワーク (LSTM) またはゲート反復ユニット (GRU) を使用します。 RNN は、前のジェスチャ シーケンスを学習することで、次のジェスチャを予測できます。 LSTM と GRU は、RNN の勾配消失問題を回避し、モデルがより長いジェスチャ シーケンスを学習できるようにします。

深層学習に基づくモデルには次の特徴があります:

• 複雑なジェスチャ シーケンスを処理できます;
• 特徴を自動的に抽出できる;
• はトレーニングに大量のデータが必要;
• はトレーニングに時間がかかる;
• は大量のコンピューティング リソースを必要とする。

2. 従来の機械学習モデル

従来の機械学習モデルには、サポート ベクター マシン (SVM)、デシジョン ツリー、ランダム フォレストが含まれます等これらのモデルは通常、SIFT、HOG などの手作業で設計された機能を使用します。これらの機能により、ジェスチャの形状や質感などの情報を抽出できます。

##従来の機械学習モデルには次の特徴があります:
• より単純なジェスチャ シーケンスを処理できる;
• 機能の手動設計が必要;
トレーニング時間が短縮されます;
• トレーニングに必要なデータは少量です;
• トレーニング結果の解釈が容易になります。

3. ルールベース方式

ルールベース方式は、ジェスチャを判定するルールを手動で設計する方式です。たとえば、ジェスチャの方向、形状、速度などを決定するルールを設計できます。このアプローチではルールを手動で設計する必要があるため、専門的な知識と経験が必要です。

ルールベースの方法には次の特徴があります:

迅速に設計および実装できます;
• 専門的な知識と経験が必要です。
• は特定のジェスチャ タイプのみを処理できます。
• は複雑なジェスチャ シーケンスには適していません。

4. 従来の画像処理方法

従来の画像処理方法では、通常、しきい値、エッジ検出、形態学などが使用されます。ジェスチャー画像を使用してジェスチャー特徴を抽出します。これらの機能はジェスチャの分類に使用できます。

従来の画像処理方法には次の特徴があります:

単純なジェスチャを処理できる;
• 手動の設計が必要機能;
• トレーニング時間が短縮されます;
• トレーニングに必要なデータは少量です;
• トレーニング結果の解釈が容易になります。

Python を使用して単純なジェスチャ認識トレーニング モデルを作成する

このセクションでは、Python を使用して単純なジェスチャを作成します深層学習ベースの手法を使用するトレーニング モデルを特定します。具体的には、Keras ライブラリと TensorFlow ライブラリを使用してモデルを構築し、トレーニングします。

1. データの準備

まず、ジェスチャ データ セットを準備する必要があります。ここでは、アメリカ手話の文字 A ～ Z のジェスチャー画像を含む「ASL Alphabet」と呼ばれるデータセットを使用します。データセットは Kaggle からダウンロードできます。

2. データの前処理

次に、ジェスチャ画像を前処理する必要があります。 OpenCV ライブラリを使用して画像を読み取り、処理します。具体的には、まず画像を同じサイズにリサイズし、次にグレースケール画像に変換してピクセル値を正規化します。

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. モデルを構築する

次に、畳み込みニューラル ネットワークに基づいてモデルを構築します。具体的には、Keras ライブラリの Sequential モデルを使用してモデルを構築します。モデルには、複数の畳み込み層とプーリング層、および複数の完全に接続された層が含まれています。

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. トレーニング モデル

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。

以上がジェスチャ認識モデルのアルゴリズムと原理を調べる (Python で単純なジェスチャ認識トレーニング モデルを作成する)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。