Hagrid 손 동작 인식 데이터 세트 소개

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Updated on Apr 04,2024

Hagrid 손 동작 인식 데이터 세트 소개

테이블 목차

1. 소개

Hagrid 데이터 세트
손 동작 인식 시스템

2. 손 동작의 중요성

손 동작의 역할
손 동작 인식의 활용

3. 손 동작 인식 데이터 세트

기존 데이터 세트의 한계
Hagrid 데이터 세트의 특징
데이터 수집 및 주석 작업

4. Hagrid 데이터 세트 특징

다양한 환경 조건 포함
고객 별 데이터 분포
주석 작업 방법

5. Hagrid 데이터 세트 활용

손 동작 검출기 및 분류기 개발
동적 동작 인식 기법

6. Hagrid 데이터 세트의 성능

모델 훈련 및 성능 측정 결과

7. Hagrid 데이터 세트의 확장 계획

추가 제스처 및 시나리오 포함
신기술 및 인터페이스의 적용성 개선

Hagrid 데이터 세트를 활용한 손 동작 인식 시스템

인사말 좋은 날 여러분, 오늘은 Hagrid라는 거대한 데이터 세트를 소개하고, 이를 기반으로 한 손 동작 인식 시스템을 소개하려고 합니다. 이 시스템은 기기와의 상호작용에 초점을 맞추어 관리하기 위해 선택된 18가지 동작을 특정 동작으로 해석할 수 있는 대화형 시스템입니다. Hagrid는 550,000개의 이미지와 바운딩 박스 주석을 포함한 거의 유일한 데이터 세트로서 손 감지 및 분류 작업에 뛰어난 성능을 발휘합니다. 다른 데이터 세트와 달리 Hagrid는 문맥과 대상의 변이성이 상대적으로 낮아 이러한 한계 없이 데이터 세트를 생성하는 것이 가능했습니다.

인간의 소통에서 제스처는 매우 중요한 역할을 수행합니다. 제스처는 감정적으로 주장을 강화하거나 완전히 대체할 수 있기 때문에 중요합니다. 또한 손 동작 인식은 사람과 컴퓨터 상호작용의 일환으로 사용될 수 있으며, 사람이 카메라에 보여주는 제스처를 판단하고 해당 동작에 맞는 작업을 수행할 수 있습니다. 실생활에서 사람들은 보통 제스처를 사용하므로, Hagrid 시스템은 사용자 경험을 향상시키고 자동차 산업, 홈 자동화 시스템, 멀티미디어 응용 프로그램 및 다양한 비디오 스트리밍 플랫폼과 같은 분야에서 프로세스를 가속화시키는 데 도움이 될 수 있습니다. HR 시스템은 이러한 제스처를 제어하기에 적합하도록 설계되어야 합니다.

손 동작 인식 데이터 세트에는 최소한 50개 이상의 데이터 세트가 있습니다. 이들 제스처는 스타일, 소리, 언어, 세마포어 및 조작 제스처의 세 가지 주요 그룹으로 나눌 수 있습니다. 마지막 두 그룹은 홈 자동화 시스템 및 인간-컴퓨터 상호작용에서 사용되며, 시멘틱 및 에로틱 역할을 수행합니다. 우리는 주로 제어적인 역할을 하는 HR 시스템을 구축하고자 하므로 조작적인 제스처를 추가하기 위해 조건적 데이터 세트만 검토했습니다. 다른 곳에서 찾아본 바에 따르면, 정적 제스처 인식을 위해 사람에 독립적인 시스템을 위한 몇 가지 데이터 세트만 있습니다. 이러한 데이터 세트는 전체 인체가 아닌 손 부분만의 예시를 포함하고 있기 때문에 우리에게는 부적합합니다. 또한 이러한 데이터 세트에는 특징적인 소리와 대상 간의 변동성에 대한 다양성이 결여되어 있어 카메라 거리 및 조명 조건의 이질성에 영향을 미치는 문제가 있습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 우리는 이러한 특성을 갖는 새로운 Hagrid 데이터 세트를 만들기로 결정했습니다. 이 데이터 세트는 이미지 수집, 검증, 필터링, 주석 및 분류 단계로 구성되어 있습니다. Hagrid에는 가장 직관적인 18가지 제스처로 이루어진 550,000개 이상의 이미지가 포함되어 있습니다. 이 데이터 세트는 적어도 37,000명의 고유한 얼굴과 동일한 수의 고유한 주체에 의해 기록되었으며, 나이는 18세에서 65세까지 균형있게 분포되어 있습니다.

Hagrid 데이터 세트는 홈 자동화 및 비디오 회의 서비스와 같은 응용 분야를 고려하여 주로 실내 환경을 포함하고 있으며, 인공 및 자연 조명을 포함한 상당한 검증 절정을 가지고 있습니다. 이외에도 창에 마주하고 서 있는 등 극단적인 조건에서 촬영된 이미지도 포함되어 있습니다. Hagrid 데이터 세트는 바운딩 박스로 주석이 달려 있어 가벼운 손 동작 검출기를 훈련시키거나 스와이프 및 기타 동적 제스처를 장치 화면과 상호작용하기 위해 인식할 수 있습니다.

대규모 데이터 세트의 크기 때문에 각 모델은 완전한 프레임 이미지로부터 처음부터 훈련되었습니다. 메트릭은 90,000개 이상의 이미지가 포함된 테스트 세트에서 계산되었으며, 높은 성능을 보였습니다. 이를 통해 데이터 세트의 복잡성을 추가하지 않고도 모델을 훈련시키는 능력을 확인할 수 있었습니다. 동적 제스처 인식을 구축하기 위해 특정 규칙을 준수하기 위해 동적 제스처를 초기 및 최종 제스처로 나누는 접근 방식을 개발했습니다. 제스처 예측 큐와 같은 다이내믹 제스처 구현을 위해 이러한 규칙을 사용하여 특정 깊이의 빈 목록을 이벤트로 채웠습니다.

이러한 가이드 데이터 세트의 핵심 특징을 개별적으로 평가하기 위해 다양성, 밝기, 카메라 거리 및 주체 수를 변경하고 나머지를 고정시키는 규칙을 테스트하면서 이질성 특성의 영향을 점검했습니다. 분류기 및 검출기에 대한 결과는 훈련 세트의 크기가 증가함에 따라 성능이 주체 수와 카메라 거리의 다양성에 영향을 받음을 보여주었습니다.

앞으로, 우리는 Hagrid를 보다 확장하여 더 많은 제스처와 시나리오를 포함할 계획입니다. 우리의 목표는 이것의 관련성과 적용 가능성을 지속적으로 향상시키는 것입니다. 인간과 컴퓨터 사이의 연결을 더욱 강화하기 위한 노력을 진행할 것입니다.

주요 요점

Hagrid는 거대한 손 동작 인식 데이터 세트이며, 기기와 상호작용하는 시스템을 구축하기 위해 사용됩니다.
손 동작은 감정적인 주장을 강화하거나 대체하는 데 역할을 합니다.
Hagrid 데이터 세트는 다른 데이터 세트의 한계를 극복하기 위해 만들어졌으며, 고유한 특징과 주석 작업이 포함되어 있습니다.
Hagrid 데이터 세트는 실내 환경을 포함한 다양한 조건에서 촬영된 이미지를 포함하고 있으며, 바운딩 박스 주석으로 가벼운 동작 검출기 및 동적 제스처 인식에 사용할 수 있습니다.
Hagrid 데이터 세트를 사용하여 모델을 훈련시키는 것은 복잡성을 추가하지 않아도 높은 성능을 보여줍니다.
Hagrid 데이터 세트는 미래에 더 많은 제스처와 시나리오를 포함하는 확장 계획을 가지고 있습니다.