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谷歌开源「AI手势识别」算法|电竞外围投注app


bob电竞投注平台_谷歌科学家正在研究一种新的计算机视觉方法来构建手部感觉。 该提案在实机实验中仅用1帧图像就需要识别单手(或多手)上的21个3D点。

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手机可以展开动态跟踪,同时跟踪多只手,从而识别封面。 动态手部和运动跟踪程序仍然是手语识别和手势控制系统中特别核心的组成部分,同时在部分减少现实体验方面也起着最重要的作用。 但是,现有技术会掩盖或缺失对比度图案等问题的后遗症,因此经常不能得到理想的可靠性。 面对这一现实挑战,谷歌科学家们研究了构建手部感觉的新的计算机视觉方法。

作为幕后推动者,机器学习技术得到了强大的辅助。 根据讲义,该提案在实机实验中仅用1帧图像就需要识别单手(或多手)上的21个3D点。 与现在市面上的手势识别技术相比,谷歌的新技术不需要依靠桌面计算,甚至手机也可以展开动态跟踪,同时跟踪多只手来识别封面。 比今年6月早,谷歌在2019计算机视觉和模式识别大会上发布了这项技术的预览版本。

2月以后,谷歌于美国时间8月20日宣布,将在引进M电竞外围投注app|官网首页ediaPipe方面构建这项技术。 MediaPipe是开源的跨平台框架,用于构建多模式并应用于机器学习流水线,可以处理不同模式(例如视频和音频)的感觉数据。 目前,GitHub全面公开了这个项目的源代码和从末端到末端的场景。

研究工程师ValentinBazarevsky和fan张在博文等人中表示:“感觉上的手形和运动姿势能力将成为将来提高各种技术表现和平台用户体验的最重要辅助力。 我们期待着将这种手的感觉功能交付给更普遍的研究和研发社区,利用大家的力量共同增进创造性用例的经常出现,性刺激发展新的应用方式,发展前所未有的研究途径。

”Google的这种技术被用作分析框体,可以理解为包括手掌观测模型(BlazePalm )回到手的动作框这三个串联动作的AI模型。 参照手掌探测器定义的裁剪后的图像区域,用于返回3D部位的手形模型(Landmark )。 用于将以前计算得出结论的部位分类成一组手势的手势识别模型。 BlazePalm :手的识别从来没有一起听那么简单。

GlazePalm需要解决用手遮住问题的现实课题。 因此,谷歌团队训练了手掌探测器BlazePalm——而不是手。

他们对拳之类的物体展开了界板的描述,指出玩耍性远远低于追踪手指。 明确地说,BlazePalm可以识别多种不同的手掌大小,没有小的图形范围,还可以识别手的遮盖,通过识别手臂、躯干或个人特征等信息可以正确地定位手。

除此之外,还具有如下优点:使问候等类似场景很好地具有互换性,用忽略了其他长宽比条件的方框模拟手掌,从而将所需的3D点数从以往的三分之一减少到五分之一。 最大,经过训练后,BlazePalm识别手掌的精度可以超过95.7%。 Landmark :负责在手掌检测后,手部标记模型开始交接,在检测到的手部区域内创建从21只手到肘的3D定位坐标的管理。 在训练中,模型拒绝研究者手动评论最多3万个现实场景的图像,根据多种背景对合适的坐标展开图形和同源,最后建立了高质量的手模型。

最大,经过训练后,算法平均值的恢复误差减少到13.4%。 手势识别模型:流水线上的最后一步是手势识别,利用关节的旋转角度确认各手指的状态(例如,倾斜和手掌),使手指状态的子集与预想的手势相同,预测基础的静态手势。 Bazarevsky和张先生解释说,这种模式需要认识来自美国、欧洲、中国等多个文化的算术手势,以及握力、“OK”、“摇滚”、“蜘蛛侠”等罕见的手势。

除此之外,这些模型还可以继续执行对应的个别任务,例如使用显卡展开图像裁剪和图形,节约计算资源等,另外,手掌观测模型只在适当的时候运营—— 因为以前的视频框架内的手的方位只能通过计算出的手的关键点来推理小说得出结论,所以依然需要掌探测器的参加。 也就是说,只有推理小说的可信度高于某个阈值时,手检测模型才不会重新出手。 展望未来,Bazarevsky、张及其团队还将考虑创建更强大、更流畅的跟踪扩展技术,同时减少需要可靠检测的手势数量,反对实时动态手势识别他们说:“我相信这项技术的发表将有助于研究开发人员社区找到更多的新创新和应用方向。

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