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

  • 静的ジェスチャー

    静的ジェスチャー

    OKシンボル

  • アクションジェスチャー

    描画ジェスチャー

    @サイン

  • 動的ジェスチャー

    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

  • RGBカメラ

    RGBカメラ

  • 近赤外線カメラ

    近赤外線カメラ

  • 深度カメラ

    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

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