手話ジェスチャー認識システムのハンズオンプロジェクト

手話ジェスチャー認識プロジェクト

目次

• イントロダクション
• プロジェクトの背景
• システムの設計
  • 機械学習
  • 動的ジェスチャーコンポーネント
  • 静的ジェスチャーコンポーネント
  • HMMモデル
• データセット
• トレーニングフェーズ
• テストフェーズ
• 実装とテスト
• 結果と議論
• おわりに

手話ジェスチャー認識プロジェクト

手話ジェスチャー認識プロジェクトは、聴覚障害者や多くの人々とのコミュニケーションの一環として、手話ジェスチャーを認識し、翻訳するシステムの開発を目指しています。このプロジェクトでは、2つのコンポーネントが使用されます：動的ジェスチャーコンポーネントと静的ジェスチャーコンポーネント。動的ジェスチャーは手の動きやポーズの連続であり、静的ジェスチャーは手の形状やポーズの単独のフレームです。

バックグラウンド

このプロジェクトの背景は、聴覚障害者や多くの人々が手話を使用してコミュニケーションを行っていることです。しかし、手話を理解することは難しく、多くの人々にとってはバリアとなっています。このプロジェクトの目標は、ジェスチャーを認識し、理解可能な単語や文に変換する手話認識システムを開発することです。

基本的なアイデアは、カメラを使用して入力された映像データを認識し、ジェスチャーを解析することです。このため、画像処理技術と機械学習技術を使用します。

システムの設計

このプロジェクトでは、2つのコンポーネントが使用されます：動的ジェスチャーコンポーネントと静的ジェスチャーコンポーネント。

動的ジェスチャーコンポーネント

動的ジェスチャーコンポーネントは、手の動きやポーズの連続からなるジェスチャーを認識します。このコンポーネントでは、以下の手順を実行します：

1. フレームセットの切り出し：動的ジェスチャーが持つ連続したフレームのセットから、フレームセットを切り出します。
2. データの前処理：切り出したフレームセットを正規化し、ノイズを除去します。
3. 特徴量の抽出：フレームセットから特徴ベクトルを抽出します。
4. 機械学習モデルのトレーニング：抽出した特徴ベクトルを使用して、機械学習モデルをトレーニングします。

静的ジェスチャーコンポーネント

静的ジェスチャーコンポーネントは、手の形状やポーズの単独のフレームを認識します。このコンポーネントでは、以下の手順を実行します：

1. フレームのセグメンテーション：フレームから手の領域をセグメント化します。
2. フレームの前処理：セグメンテーションされた手の領域を正規化し、ノイズを除去します。
3. 特徴量の抽出：フレームから特徴ベクトルを抽出します。
4. 機械学習モデルのトレーニング：抽出した特徴ベクトルを使用して、機械学習モデルをトレーニングします。

HMMモデル

HMMモデルは、ジェスチャーの動的な特徴を認識します。HMMモデルは、隠れマルコフモデルとして実装されており、ジェスチャーの特徴を抽出し、ジェスチャーのモーションを予測するために使用されます。

データセット

このプロジェクトでは、66,660のラベル付きフレームセットを使用します。データセットには、12のクラス（動的ジェスチャー2つ、静的ジェスチャー10個）が含まれています。各フレームセットには連続した10のフレームが含まれており、静的および動的なジェスチャーの両方を認識するためのデータとなっています。

トレーニングフェーズ

トレーニングフェーズでは、データセットを使用して各コンポーネントのモデルをトレーニングします。動的ジェスチャーコンポーネントでは、トレーニングデータから特徴ベクトルを抽出し、機械学習モデルをトレーニングします。静的ジェスチャーコンポーネントでは、フレームのセグメンテーションと特徴ベクトルの抽出を行い、機械学習モデルをトレーニングします。HMMモデルでは、動的ジェスチャーの特徴を抽出し、モーションを予測するためにトレーニングします。

テストフェーズ

テストフェーズでは、トレーニングされたモデルを使用して未知のデータを分類します。テストデータを入力し、コンポーネントごとに予測結果を得ます。最終的なジェスチャーの予測は、予測結果を組み合わせて決定されます。

実装とテスト

トレーニングフェーズとテストフェーズの後に、コンポーネントを組み合わせてジェスチャー認識システムを構築します。実装が完了したら、カメラを使用してシステムをテストし、ジェスチャーが正しく認識されるかどうかを確認します。

結果と議論

テストの結果に基づいて、システムの性能を評価および議論します。各コンポーネントとシステム全体の精度、再現率、F1スコアを評価します。結果を分析して、システムの改善点や今後の展望について考察します。

おわりに

手話ジェスチャー認識プロジェクトでは、機械学習と画像処理技術を活用して手話ジェスチャーを認識し、翻訳するシステムを開発しました。このシステムは、聴覚障害者とのコミュニケーションを支援するためのものです。今後の展望としては、さらなる性能向上やリアルタイム応用への拡張が期待されます。

利点：

• 手話ジェスチャーの認識と翻訳が可能
• 聴覚障害者とのコミュニケーションの向上
• カメラを使用したリアルタイム応用が可能

欠点：

• テストの結果が予想よりも低い

このプロジェクトに関する質問があれば、お気軽にどうぞ。

リソース：

• GitHubリポジトリ