AI 이미지 인식 (제스처 위주로)

SW전문용어
1) 가상세계 외: 인공지능, 딥러닝(많은 데이터에서 최적화된 특징을 찾고, 새 데이터를 분류하는 것)
2) 데이터처리: 센싱(센서를 통한 데이터수집)
3) 네트워크: (인공)신경망
4) 생체: 제스처인식
5) 제품 및 서비스: 3D센싱
6) 일반센서: 특정센서의 원리, 특정기기의 센서

ex) AI: 당슨마켓에 매일 업로드되는 수십만 건의 게시물 중에서 금지 품목(총기, 주류, 담배 등)을 찾아내 지우고 불량 판매자(사기꾼, 전문업자 등)를 걸러낸다
ex) 홍채인식: 스마트폰에 장착된 적외선 LED와 홍채 카메라로 스캐닝한 후 홍채의 형태를 디지털 정보로 변환한다


https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=15924

AI 이미지 인식, 초보자 위한 5가지 인기있는 오픈 소스 데이터 셋 - 인공지능신문

https://lttm.dei.unipd.it/downloads/gesture/

Hand Gesture Datasets

엣지 감지
이미지 내에서 객체의 경계를 결정하기 위해 엣지를 감지하는 이미지 처리 기술
알고리즘: 캐니(Canny), 퍼지 논리법 등

얼굴 인식
이미지나 비디오에서 얼굴 특징을 매핑하여 인간의 얼굴을 탐지하는 기술

손 제스처 인식
배경에서 손을 추출하고, 손바닥과 손가락을 분할하여 손 움직임을 감지하는 기술
적용: 가상현실 게임, 수화 등

이미지 분류
모델이 레이블이 정의된 이미지를 분류하는 일종의 지도학습

객체 추적
제한된 배경에서 물체를 감지하고 위치를 추적하여, 객체의 다음 상태를 예측 또는 상태를 수정하는 시스템


http://it.chosun.com/m/svc/article.html?contid=2019082001408&utm_source=undefined&utm_medium=unknown&utm_campaign=itchosun

구글 AI, 손짓 해석하는 알고리즘 선봬

19일(현지시각) 구글 인공지능(AI) 연구소는 블로그를 통해 고성능 컴퓨터 없이 스마트폰과 카메라만으로도 ‘실시간 손 추적 알고리즘’을 활용할 수 있게 됐다고 밝혔다.

손 추적은 첨단 기술이다. 손은 얼굴과 달리 특징이 적고 떨림 같은 움직임 변수가 커 고성능 장비를 사용해도 추적에 한계가 있다. 따라서 센서가 손 전체 크기와 위치를 추적하는 기존 연구와 달리 손바닥만 찾도록 했다. 손바닥은 사각형 모양에 손금을 갖고 있어 특징 분석 및 추적이 쉽다.

연구진은 3만 장의 손 사진에 3D 좌표 21개를 배정한 뒤 머신러닝 시스템을 학습시켰다. 손 크기와 위치를 파악하기 위해 손 전체 데이터를 변환하던 절차가 사라졌다. 정확도는 높이고 데이터 용량은 줄였다. 더 나아가 손짓 분석도 가능하다. 알고리즘이 사전에 입력된 손짓과, 손가락 관절 각도를 비교해 의미를 해석한다.


https://vision-oasis.tistory.com/m/1

MediaPipe를 이용한 Real-time hand tracking

1) 손바닥의 방향과 경계를 식별하는 ‘손바닥 검출기 모델’
2) 1이 자른 이미지 영역에서 정확하게 3D 손 키포인트를 돌리는 ‘손 표적 모델’
3) 2가 검출한 키포인트를 제스처의 개별 세트로 분류하는 ‘제스처 식별 모델’