优化手势识别系统设计

优化手势识别系统设计 tomato 2023-08-31 10:03:53 573
算法

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建议的模拟器概述

发表在《国际数字人类杂志》上的一项研究揭示了一种计算机化人类手势识别的新模型。该工具名为VirSen1.0，由日本横滨庆应义塾大学信息与计算机科学系的Kana Matsuo, Chengshuo Xia和Yuta Sugiura开发，使用尖端的传感器模拟和以用户为中心的设计来克服各种障碍，为人们与技术互动开辟了新的途径。

手势识别技术长期以来一直被有效配置和放置必要的传感器、解释结果以及确保识别这些手势的机器学习系统的准确性等难题所困扰。该团队开发了VirSen1.0，作为一个虚拟环境与定制的用户界面相匹配，以支持手势识别系统的开发。

在训练中，系统生成传感器数据，并将其与角色的动作同步，以训练模型的分类器。因此，它可以分配和配置传感器，这些传感器将能够快速准确地为手势识别提供必要的数据，并为这些手势分配意义。

该团队解释说，VirSen1.0的突破在于它能够克服传感器影响的复杂性。它通过使用排列特征重要性(PFI)技术来实现这一点，该技术是一种阐明单个传感器对分类器性能影响的工具。一项用户研究证明了PFI方法的有效性，但也强调了1.0版本如何改进。事实上，尽管传感器放置的试错仍然很重要，但下一个版本的系统将建立在这些成功和失败的基础上，并允许用户根据以前的实验设置来优化配置系统。

随着人类手势和机器理解之间的差距缩小，这种发展的影响可能会在手势识别的发展中得到广泛应用，而手势识别又将在一系列行业、医疗保健和娱乐中得到应用。

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