Rozpoznávání gest je výpočetní proces sloužící k identifikaci pohybů lidského těla a interpretaci těchto signálů, čehož dosahuje pomocí matematických algoritmů.[1] Pojem označuje schopnost počítače porozumět gestům a vykonat odpovídající úkony dle daného zaznamenaného gesta.[2] Jedná se o rozvíjející se oblast informatiky a počítačové vědy. Proces má uplatnění v různých sférách a oborech, jako jsou interakce člověka a počítače, virtuální realita, automatizace domácností, zdravotnictví, herní průmysl a další.[3][4]
Existují dva základní způsoby pro identifikaci gest:
Metoda založená na obraze (vision-based) využívá principy pro zpracování obrazu a videa a aplikuje analýzu tvaru, pohybu a textury. Systémy fungující na základě senzorů (sensor-based) zpravidla používají kombinaci hardwarových senzorů a algoritmů, které zpracovávají signály. Obsahují inerciální měřící jednotku (IMU), snímače ohybu a tlakové senzory.[4]
Standardní kamera – Výhodou dané kamery je jednoduchost zprovoznění zařízení, nevýhodou je nízká spolehlivost.[5]
Stereo kamera – Skládá se ze 2 čoček s izolovaným snímačem, který napodobuje lidské zrakové vnímání a vzniká tak 3D efekt.[6] Stereo kamery disponují lepší robustností ve venkovním prostředí.[7]
Hloubkové senzory – Tyto senzory mají několik výhod ve srovnání s tradičními stereo kamerami. Do této kategorie například spadá ToF kamera (time-of-flight camera), jejíž předností je vyšší snímkovací frekvence. Omezením je ovšem to, že rozlišení kamery silně závisí na síle světla a odrazu. Dalším příkladem daného typu je Microsoft Kinect, hloubkový senzor infračerveného světla, který je hojně využíván v zábavním průmyslu, sektoru vzdělávání a výzkumu. [5]
Rukavice – Často využívané zařízení pro rozpoznávání gest. Zpravidla vyžadují drátové připojení, akcelerometry a gyroskopy. Mezi jejich výhody patří rychlá odezva a přesnost, nevýhodu je naopak zátěž a diskomfort pro uživatele.[7]
Pásy – Pásové senzory jsou využívány na náramcích nebo jiných zařízeních nositelné elektroniky. Tyto senzory umožňují propojení s bezdrátovou technologií a elektromyografickým (EMG) typem zařízení, čímž se eliminuje potřeba kabelů.[5]
HARAŠTA, Vojtěch. Univerzální systém gest pro virtuální realitu. dspace.cvut.cz. Praha: České vysoké učení technické v Praze, Fakulta informačních technologií: 2021-01-29. Dostupné online [cit. 2024-04-04].
WU, Meng. Gesture Recognition Based on Deep Learning: A Review. EAI Endorsed Transactions on e-Learning. 2024-03-07, roč. 10. Dostupné online [cit. 2024-04-04]. ISSN2032-9253. DOI10.4108/eetel.5191. (anglicky)
ADNANIBRAHEEM, Noor; ZAMAN KHAN, Rafiqul. Survey on Various Gesture Recognition Technologies and Techniques. International Journal of Computer Applications. 2012-07-28, roč. 50, čís. 7, s. 38–44. Dostupné online [cit. 2024-04-04]. DOI10.5120/7786-0883. (anglicky)
KAJZAR, Aleš. Rozpoznávání pohybu těla pomocí nositelných zařízení. Online, Diplomová práce, vedoucí Jan Samek. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů, 2016. Dostupné z: http://hdl.handle.net/11012/61887. [cit. 2024-04-04].
Wikiwand in your browser!
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Every time you click a link to Wikipedia, Wiktionary or Wikiquote in your browser's search results, it will show the modern Wikiwand interface.
Wikiwand extension is a five stars, simple, with minimum permission required to keep your browsing private, safe and transparent.