TECH
AIベースのカメラ用ハンドジェスチャー技術
指関節を基にした骨格構造
カメラ映像から21関節をベースとした骨格構造を手に割付け
- カメラを通じて得られる手の画像は従来のBLOB*とは異なる扱い
- 21関節からなる骨格構造はカメラ映像を基にそれぞれの手に付与
- 全ての手の関節の位置座標がAPIを通じてリアルタイムで使用可能
- 一般的な2Dカメラを使用した場合、 位置座標 (x,y)を付与
- 3D深度カメラを使用した場合、 位置座標(x,y,z) を付与
*BLOB…Binary Large OBject
多くの有効性
画像ベースの従来アプローチと比べて圧倒的な違い
- 洗練されたハンドトラッキング
- 静的・動的・描画のジェスチャーに対応
- ほぼ100％レベルの認識精度
- ジェスチャー認識の開発期間と費用が1/10に
- 教師データが不要
- 環境内での手の配置
- 手それぞれにID割当を行い追従
- 手の側面や裏表も認識可能
- MPU、CPU、GPUの何れのハードでも導入可能
複数の手の認識追従
複雑な動きをする複数の手を同時認識可能なソフトウェア
静的、描画、動的に対応
静的、描画、動的の3種ジェスチャーに対応可能なソフトウェア
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静的ジェスチャー
OKシンボル
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描画ジェスチャー
＠サイン
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動的ジェスチャー
タッピング
各種カメラ対応(RGB、近赤外線、深度)
RGBカメラ、近赤外線カメラ、深度カメラに対応のソフトウェア
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RGBカメラ
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近赤外線カメラ
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深度カメラ
幅広い用途可能性
主要産業のジェスチャー認識による用途を実現可能なソフトウェア
関連ホームページリンク先
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Motion Gestures社のホームページ
https://www.motiongestures.com/ -
RGBカメラの事例
https://www.youtube.com/playlist?list=PL4xV1Bz7ABjMtHpg4Xv3HlmsXnui7YVqg -
近赤外線カメラの事例
https://www.youtube.com/playlist?list=PL4xV1Bz7ABjOz_0kcl7dp5A3Do3v9chY4 -
深度カメラの事例
https://vimeo.com/413240257/1ca4d16b7f
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