Manipit - movimiento de la mano de IRONMAN JARVIS-como seguimiento con guantes pintados (2 / 6 paso)

Paso 2: Implementar redes neuronales

¿Cómo podemos calcular una pose de la mano mediante la utilización de estos colores?

Creo que red neuronal debe funcionar bien! Es una de las técnicas de inteligencia artificial (IA). No hablan del su detalle, sin embargo explico el resumen a continuación.

Red neural es un método poderoso para deducir información (pose de la mano) de otra información (cada posición color, área y así sucesivamente). Red neuronal consiste de "neuronas", que son representadas por círculos. Las neuronas constan de capas y capas están conectadas entre sí.

La configuración de red neuronal es el siguiente:

  • El número de neuronas en la capa de entrada (la primera capa) es 19.
    6 - Centro de la posición de cada región de color
    6 - área de cada región de color
    6 - relación de aspecto de cada región de color
    1 - relación de aspecto de la región de toda la mano
  • El número de neuronas en la capa oculta (la segunda capa) es 80 ~ 250.
    Decidí el número experimental.
  • El número de neuronas en la capa de salida (la última capa) es 8.
    3 - variables para representar una orientación (ángulos de Euler)
    5 - ángulo de cada dedo

Si te gusta el detalle del interior, he subido el código here(github).

En realidad, no se puede utilizar red neuronal fuera de caja. Tiene gran cantidad de parámetros y tenemos que sintonizar todos ellos correctamente! Pero no te preocupes, tenemos un increíble algoritmo para hacerlo. Se llama propagación hacia atrás. Y "datos de ejemplo" automáticamente los parámetros de sintonía.

¿Qué es datos de la muestra? ¿Cómo podemos producir estos datos? Ir al siguiente paso!

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