Особливості реалізації технології обробки даних для розпізнавання жестів

Abstract

Розглянуто основні етапи вирішення задачі машинного розпізнавання жестів рук, отриманих з вебкамери. Завдання полягало в отриманні простої, точної та ресурсоефективної системи візуального розпізнавання. В ході роботи були визначені основні етапи підготовки та обробки даних, проведені експерименти зі зміною значень гіперпараметрів, порядком проходження та кількістю шарів згорткової нейронної мережі. В результаті застосування пропонованої технології отримано точність розпізнавання 98.46%, зі значенням функції втрати 0.02. Перевагою системи є її низька обчислювальна складність на етапі розпізнавання, що дозволяє в реальному часі класифікувати жести рук.

The main stages of solving the problem of machine recognition of hand gestures received from a webcam are considered. The task was to obtain a simple, accurate, and resourceefficient visual recognition technique. The main stages of data preparation and processing were determined; experiments were carried out with different values of hyperparameters, the order, and the number of layers of a convolutional neural network. As a result, we obtained the recognition accuracy of 98.46% with a loss function value of 0.02. This technique has a low computational complexity at the recognition stage and makes it possible to classify hand gestures in real time.