論文の概要: GRLib: An Open-Source Hand Gesture Detection and Recognition Python Library

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14919v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 13:24:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 19:58:05.445675
• Title: GRLib: An Open-Source Hand Gesture Detection and Recognition Python Library
• Title（参考訳）: GRLib: Pythonライブラリのハンドジェスチャ検出と認識のためのオープンソースライブラリ
• Authors: Jan Warchocki, Mikhail Vlasenko, Yke Bauke Eisma
• Abstract要約: 我々は、静的および動的ハンドジェスチャを検出および分類できるオープンソースのPythonライブラリ、GRLibを提示する。 このライブラリは、分類の堅牢性を改善するために、既存のデータに基づいてトレーニングすることができる。 このライブラリは、別の公開HGRシステムであるMediaPipe Solutionsより優れていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hand gesture recognition systems provide a natural way for humans to interact with computer systems. Although various algorithms have been designed for this task, a host of external conditions, such as poor lighting or distance from the camera, make it difficult to create an algorithm that performs well across a range of environments. In this work, we present GRLib: an open-source Python library able to detect and classify static and dynamic hand gestures. Moreover, the library can be trained on existing data for improved classification robustness. The proposed solution utilizes a feed from an RGB camera. The retrieved frames are then subjected to data augmentation and passed on to MediaPipe Hands to perform hand landmark detection. The landmarks are then classified into their respective gesture class. The library supports dynamic hand gestures through trajectories and keyframe extraction. It was found that the library outperforms another publicly available HGR system - MediaPipe Solutions, on three diverse, real-world datasets. The library is available at https://github.com/mikhail-vlasenko/grlib and can be installed with pip.
• Abstract（参考訳）: ハンドジェスチャー認識システムは、人間がコンピュータシステムと対話する自然な方法を提供する。 このタスクのために様々なアルゴリズムが設計されているが、照明不足やカメラからの距離など、様々な外部条件が伴うため、様々な環境でうまく機能するアルゴリズムを作成するのが困難である。 本稿では,静的および動的ハンドジェスチャの検出と分類が可能なオープンソースのPythonライブラリであるGRLibを紹介する。 さらに、ライブラリを既存のデータに基づいてトレーニングすることで、分類の堅牢性が向上する。 提案手法はRGBカメラからのフィードを利用する。 取得したフレームはデータ拡張を受け、MediaPipe Handsに渡されて、手書きのランドマーク検出を行う。 ランドマークはそれぞれのジェスチャクラスに分類される。 このライブラリは、トラジェクトリとキーフレーム抽出による動的ハンドジェスチャをサポートする。 このライブラリは、3つの多様な実世界のデータセット上で、別の公開HGRシステムであるMediaPipe Solutionsよりも優れていることがわかった。 ライブラリはhttps://github.com/mikhail-vlasenko/grlibで入手できる。

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