Terokai algoritma dan prinsip model pengecaman gerak isyarat (cipta model latihan pengecaman gerak isyarat mudah dalam Python)

Pengiktirafan gerak isyarat adalah bidang penyelidikan penting dalam bidang penglihatan komputer. Tujuannya adalah untuk menentukan maksud gerak isyarat dengan menghuraikan pergerakan tangan manusia dalam aliran video atau jujukan imej. Pengecaman gerak isyarat mempunyai pelbagai aplikasi, seperti rumah pintar dikawal gerak isyarat, realiti maya dan permainan, pemantauan keselamatan dan bidang lain. Artikel ini akan memperkenalkan algoritma dan prinsip yang digunakan dalam model pengecaman gerak isyarat, dan menggunakan Python untuk mencipta model latihan pengecaman gerak isyarat yang mudah.

Algoritma dan prinsip yang digunakan oleh model pengecaman gerak isyarat

Algoritma dan prinsip yang digunakan oleh model pengecaman gerak isyarat adalah pelbagai, termasuk model berasaskan pembelajaran mendalam, model pembelajaran mesin tradisional, kaedah berasaskan peraturan dan kaedah pemprosesan imej tradisional. Prinsip dan ciri kaedah ini akan diperkenalkan di bawah.

1. Model berdasarkan pembelajaran mendalam

Pembelajaran mendalam ialah salah satu kaedah pembelajaran mesin yang paling popular pada masa ini. Dalam bidang pengecaman gerak isyarat, model pembelajaran mendalam juga digunakan secara meluas. Model pembelajaran mendalam belajar daripada sejumlah besar data untuk mengekstrak ciri dan kemudian menggunakan ciri ini untuk mengelaskan. Dalam pengecaman gerak isyarat, model pembelajaran mendalam sering menggunakan rangkaian neural konvolusi (CNN) atau rangkaian saraf berulang (RNN).

CNN ialah rangkaian neural khas yang boleh memproses data imej dengan cekap. CNN mengandungi berbilang lapisan konvolusi dan lapisan gabungan. Lapisan lilitan boleh mengekstrak ciri imej, dan lapisan pengumpulan boleh mengurangkan saiz imej. CNN juga mengandungi berbilang lapisan bersambung sepenuhnya untuk pengelasan.

RNN ialah rangkaian saraf yang sesuai untuk data jujukan. Dalam pengecaman gerak isyarat, RNN biasanya menggunakan rangkaian memori jangka pendek (LSTM) atau unit berulang berpagar (GRU). RNN boleh meramalkan gerak isyarat seterusnya dengan mempelajari urutan gerak isyarat sebelumnya. LSTM dan GRU boleh mengelakkan masalah kecerunan RNN yang hilang, membolehkan model mempelajari urutan gerak isyarat yang lebih panjang.

Model berdasarkan pembelajaran mendalam mempunyai ciri-ciri berikut:

• boleh mengendalikan urutan gerak isyarat yang kompleks
• boleh mengekstrak ciri secara automatik
• memerlukan masa yang banyak untuk latihan
; ;
• Memerlukan sumber pengkomputeran yang lebih tinggi.

2. Model pembelajaran mesin tradisional

Model pembelajaran mesin tradisional termasuk mesin vektor sokongan (SVM), pepohon keputusan, hutan rawak, dsb. Model ini biasanya menggunakan ciri rekaan tangan seperti SIFT, HOG, dll. Ciri ini boleh mengekstrak maklumat seperti bentuk dan tekstur gerak isyarat.

Model pembelajaran mesin tradisional mempunyai ciri-ciri berikut:
• boleh mengendalikan urutan gerak isyarat yang lebih mudah
• memerlukan reka bentuk manual
• masa latihan adalah singkat
• ; latihan Hasilnya lebih mudah untuk ditafsir.

3. Kaedah berasaskan peraturan

Kaedah berasaskan peraturan ialah kaedah mereka bentuk peraturan secara manual untuk menilai gerak isyarat. Contohnya, peraturan boleh direka bentuk untuk menentukan arah, bentuk, kelajuan, dsb. gerak isyarat. Pendekatan ini memerlukan reka bentuk manual peraturan dan oleh itu memerlukan pengetahuan dan pengalaman khusus. Pendekatan berasaskan peraturan mempunyai ciri-ciri berikut:

boleh direka dengan cepat dan dilaksanakan; urutan gerak isyarat.

4. Kaedah pemprosesan imej tradisional

• Kaedah pemprosesan imej tradisional biasanya menggunakan teknik berdasarkan ambang, pengesanan tepi, morfologi dan teknik lain untuk memproses imej gerak isyarat untuk mengekstrak ciri gerak isyarat. Ciri ini boleh digunakan untuk pengelasan gerak isyarat.
• Kaedah pemprosesan imej tradisional mempunyai ciri-ciri berikut:

boleh mengendalikan gerak isyarat yang mudah

memerlukan reka bentuk manual

masa latihan yang singkat;

latihan Hasilnya lebih mudah untuk ditafsir.

Gunakan Python untuk mencipta model latihan pengecaman gerak isyarat yang mudah

• Dalam bahagian ini, kami akan menggunakan Python untuk mencipta model latihan pengecaman gerak isyarat mudah, yang akan menggunakan kaedah berasaskan pembelajaran mendalam. Khususnya, kami akan menggunakan perpustakaan Keras dan TensorFlow untuk membina dan melatih model.
• 1. Sediakan data
• Pertama, kita perlu menyediakan set data gerak isyarat. Di sini kami menggunakan set data yang dipanggil "ASL Alphabet", yang mengandungi imej gerak isyarat huruf Bahasa Isyarat Amerika A-Z. Set data boleh dimuat turun dari Kaggle.

2. Prapemprosesan data

Seterusnya, kita perlu praproses imej gerak isyarat. Kami akan menggunakan perpustakaan OpenCV untuk membaca dan memproses imej. Khususnya, kami mula-mula akan mengubah saiz imej kepada saiz yang sama, kemudian menukarnya kepada imej skala kelabu dan menormalkan nilai piksel.

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. Bina model

Seterusnya, kami akan membina model berdasarkan rangkaian neural konvolusi. Secara khusus, kami akan menggunakan model Sequential dari perpustakaan Keras untuk membina model. Model ini mengandungi berbilang lapisan konvolusi dan gabungan, serta berbilang lapisan bersambung sepenuhnya.

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. Model latihan

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。

Atas ialah kandungan terperinci Terokai algoritma dan prinsip model pengecaman gerak isyarat (cipta model latihan pengecaman gerak isyarat mudah dalam Python). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!