Современные методы компьютерного распознавания языков жестов включают:
1. Компьютерное зрение и обработка изображений:
— Использование камер (RGB, глубинные, инфракрасные) для захвата жестов.
— Алгоритмы сегментации рук (например, MediaPipe, OpenPose) для выделения ключевых точек.
— Нейронные сети (CNN, RNN, Transformer) для классификации жестов по видео или изображениям.
— Примеры моделей: 3D-CNN, LSTM, Graph Neural Networks (GNN) для анализа пространственно-временных данных.
2. Сенсорные устройства:
— Перчатки с датчиками (гироскопы, акселерометры, датчики изгиба) для точного отслеживания движений рук.
— Носимые устройства (например, Myo Armband) для захвата мышечных сигналов (EMG).
— Комбинация сенсоров с машинным обучением для интерпретации жестов.
3. Глубокое обучение:
— Модели на основе трансформеров (например, Vision Transformer, SignBERT) для анализа последовательностей жестов.
— Обучение на больших датасетах (WLASL, How2Sign, SignBank) с применением transfer learning.
— Генеративные модели (GAN, VAE) для синтеза и улучшения данных.
4. Мультимодальные подходы:
— Комбинирование видео, аудио (если есть устная речь) и текстовой информации.
— Использование лицевых выражений и поз тела как контекста для жестов (non-manual markers).
— Интеграция с NLP для перевода жестов в текст или речь.
5. Реальное время и оптимизация:
— Легковесные модели (MobileNet, EfficientNet) для работы на мобильных устройствах.
— Технологии edge computing для минимизации задержек.
— Алгоритмы сжатия данных для потоковой обработки.
6. Контекстно-зависимые системы:
— Учет культурных и языковых особенностей (например, ASL, BSL, РЖЯ).
— Адаптация моделей под индивидуальные стили жестикуляции.
Текущие вызовы: ограниченные датасеты, вариативность жестов, освещение, шумы в данных. Перспективы: интеграция с AR/VR, улучшение точности перевода в реальном времени, создание универсальных моделей для разных жестовых языков.