Interpreting Hand gestures using Object Detection and Digits Classification

要約

手のジェスチャーは、テクノロジーを利用するための自然かつ直感的な手段へと進化しました。
この研究の目的は、数字を表す手のジェスチャーを正確に認識して分類できる堅牢なシステムを開発することです。
提案されたアプローチには、手のジェスチャー画像のデータセットの収集、画像の前処理と強化、関連する特徴の抽出、機械学習モデルのトレーニングが含まれます。
コンピューター ビジョン テクノロジーとオブジェクト検出技術の進歩は、手のジェスチャーを分析して理解する OpenCV の機能と連携して、数字の識別とその潜在的なアプリケーションを変革するチャンスをもたらします。
コンピューター ビジョン テクノロジーとオブジェクト識別テクノロジーの進歩は、手のジェスチャーを分析および解釈する OpenCV の能力とともに、人間の相互作用に革命をもたらし、情報、教育、雇用の機会への人々のアクセスを促進する可能性があります。
キーワード: コンピュータビジョン、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク

要約(オリジナル)

Hand gestures have evolved into a natural and intuitive means of engaging with technology. The objective of this research is to develop a robust system that can accurately recognize and classify hand gestures representing numbers. The proposed approach involves collecting a dataset of hand gesture images, preprocessing and enhancing the images, extracting relevant features, and training a machine learning model. The advancement of computer vision technology and object detection techniques, in conjunction with OpenCV’s capability to analyze and comprehend hand gestures, presents a chance to transform the identification of numerical digits and its potential applications. The advancement of computer vision technology and object identification technologies, along with OpenCV’s capacity to analyze and interpret hand gestures, has the potential to revolutionize human interaction, boosting people’s access to information, education, and employment opportunities. Keywords: Computer Vision, Machine learning, Deep Learning, Neural Networks

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