Машинное обучение улучшило работу виртуальной руки

Машинное обучение улучшило работу виртуальной руки

 
Ученые разработали систему, распознающую движения человеческой руки и позволяющую создавать точный виртуальный аналог, сообщает Design Lab.

Проект DeepHand использует камеру с сенсорами глубины и нейросеть. Ситема во время обучения проанализировала 2,5 млн карт глубин, изображающих кисть в различных положениях.

«Мы определили ключевые углы в руке и посмотрели, как они изменяются, и затем представили эти формы в виде набора чисел», — отметил один из авторов проекта.

DeepHand оценивает общее положение руки в реальном времени, затем обращается к базе данных, подбирая наиболее подходящее положение, после чего отрисовывает виртуальную руку. По словам специалистов, погрешность при оценке положения не превышает 16,35мм.

Разработчики планируют в будущем использовать DeepHand для систем виртуальной и дополненной реальности. Новинка будет представлена на конференции по машинному зрению CVPR 2016.
 
Читать MedikForum.ru в