Reconhecimento de Escrita Aérea Inovador Usando Câmeras Padrão

Escrever no ar é uma forma de escrever caracteres no ar usando Gestos das mãos. Essa técnica permite interagir com computadores sem precisar de caneta ou teclado. Em vez disso, os usuários podem escrever usando as mãos em um espaço tridimensional. Um dos principais desafios do air-writing é que não tem pontos fixos de início e fim como a escrita tradicional, o que torna mais difícil determinar quando um gesto começa e termina.

Avanços recentes na tecnologia, especialmente com sensores 3D, tornaram o air-writing mais viável. Porém, esses sensores não são comuns em dispositivos do dia a dia, o que limita o acesso. Em vez disso, muitos de nós temos câmeras de vídeo normais embutidas em nossos smartphones e laptops, que podem ser usadas para escrever no ar. Este trabalho descreve um sistema que usa uma câmera comum para reconhecer gestos das mãos para escrever no ar.

#O Sistema Proposto

Esse sistema usa um marcador específico que é facilmente visível para a câmera. Ao rastrear o movimento do marcador, o sistema pode determinar quais caracteres o usuário está tentando escrever. O processo começa capturando vídeo com a câmera e isolando o marcador do fundo. Uma vez que o marcador é identificado, o sistema rastreia seu movimento para entender os gestos.

O sistema então estima o caráter que está sendo escrito analisando o caminho do marcador. Ele usa um modelo treinado para classificar os gestos em caracteres reconhecidos. Um aspecto importante do sistema é sua capacidade de aprender com novos dados, melhorando sua precisão.

O desempenho geral do sistema pode ser afetado pelas condições de iluminação porque depende do rastreamento baseado em cor. Quando a iluminação está estável, o sistema funciona bem, reconhecendo com precisão números de diferentes idiomas.

#Contexto e Trabalho Relacionado

Muitos sistemas existentes de air-writing dependem de sensores 3D especializados, que podem rastrear movimentos das mãos com precisão, mas frequentemente não estão disponíveis ou são caros. Alguns sistemas usam sensores de profundidade como Kinect e LEAP Motion, enquanto outros usam dispositivos vestíveis para rastreamento. Esses sistemas costumam ter uma alta taxa de Reconhecimento, mas não são amplamente utilizados devido à dependência de hardware específico.

Pesquisas mostram que é possível obter bons resultados usando câmeras de vídeo padrão. Alguns métodos notáveis incluem o uso de Modelos Ocultos de Markov (HMM) para reconhecimento de gestos, que alcançaram baixas taxas de erro. Alguns sistemas utilizaram múltiplas câmeras para rastreamento, levando a um melhor reconhecimento, mas aumentando a complexidade.

Nosso sistema proposto busca simplificar a abordagem usando apenas uma câmera, sem precisar de hardware especial. Isso facilita a adoção da tecnologia de air-writing por mais pessoas.

#Segmentação do Marcador

Um dos desafios no air-writing é lidar com diferentes tons de pele, o que pode dificultar distinguir as mãos do fundo. Para superar isso, o sistema usa um marcador com uma cor fixa. Assim, a cor do marcador se destaca contra outras cores na cena, permitindo uma fácil identificação.

Assim que o vídeo é capturado, o sistema processa a imagem para detectar o marcador. Ele filtra o fundo e identifica a posição do marcador. Se a cor do marcador for distinta o suficiente, o sistema consegue localizar e rastrear com precisão a posição do marcador.

#Rastreando o Marcador

Depois de identificar o marcador, o próximo passo é rastrear seu movimento. Ao contrário da escrita tradicional, onde a caneta é levantada entre os caracteres, o air-writing envolve movimento contínuo. Portanto, o sistema precisa estimar quando o marcador está em movimento e quando está parado.

Analisando a velocidade do movimento do marcador, o sistema pode determinar se o usuário está escrevendo (caneta para baixo) ou fazendo uma pausa (caneta para cima). O caminho do marcador é então aproximado, permitindo que o sistema entenda como o usuário está formando os caracteres.

#Reconhecimento de Caracteres

O movimento do marcador cria um caminho que representa o caráter escrito no ar. Uma rede neural convolucional (CNN), que é um tipo de modelo de aprendizado de máquina, é usada para classificar os caracteres com base nesse caminho. Inicialmente, o modelo é treinado em um conjunto de dados conhecido de números manuscritos para aprender características gerais dos números.

Uma vez que o modelo aprendeu com esse conjunto de dados maior, ele pode ser ajustado finamente com um conjunto de dados menor específico para air-writing. Essa etapa ajuda o modelo a se adaptar às características únicas dos caracteres escritos no ar, melhorando a precisão do reconhecimento.

#Aquisição de Dados

Para testar o sistema, um conjunto de dados de números escritos no ar foi criado. Usando um marcador distinto, os dados foram coletados de vários participantes, garantindo uma diversidade de amostras. Cada participante escreveu os números repetidamente, criando um conjunto abrangente de dados para treinar e testar o modelo. Conjuntos de dados separados também foram preparados para diferentes idiomas, incluindo inglês, bengali e devanagari.

#Configuração Experimental

A eficácia do modelo foi avaliada usando várias combinações de treinamento e teste dos conjuntos de dados. Isso incluiu treinar apenas com um conjunto específico de amostras escritas no ar e testar em exemplos não vistos. Usando essas diferentes configurações, o desempenho do sistema pôde ser avaliado de forma abrangente.

#Resultados

Os resultados mostraram que o sistema conseguiu alcançar altas taxas de reconhecimento para números em vários idiomas. Ao pré-treinar o modelo com um conjunto maior de números manuscritos e depois ajustá-lo com amostras escritas no ar, o sistema melhorou significativamente seu desempenho.

Em todos os casos, usar um conjunto de dados maior para a fase inicial de treinamento levou a melhores resultados. O modelo teve melhor desempenho quando treinado em uma mistura de conjuntos de dados, mostrando que aprender com uma ampla variedade de exemplos é crucial para um bom reconhecimento.

#Análise de Erros

Embora o sistema tenha alcançado alta precisão, houve casos em que ele classificou incorretamente alguns caracteres. Os erros ocorreram frequentemente devido a movimentos involuntários do usuário ou da câmera. Esses distúrbios podiam levar a um caminho distorcido que o modelo interpretava erroneamente.

Analisando as matrizes de confusão, ficou claro quais números eram comumente confundidos com outros. Essa análise fornece insights sobre como o sistema pode ser melhorado ainda mais.

#Conclusão

Este trabalho apresenta um sistema prático de reconhecimento de air-writing que pode funcionar usando uma câmera de vídeo padrão. Ao rastrear um marcador fixo e empregar um modelo de aprendizado de máquina, o sistema reconhece efetivamente números de vários idiomas. As principais vantagens incluem evitar a necessidade de sensores caros e ser adaptável a dispositivos comuns.

No futuro, o objetivo é aumentar a flexibilidade do sistema. Isso poderia envolver adaptá-lo para reconhecer movimentos das mãos sem a necessidade de um marcador fixo, tornando o air-writing ainda mais acessível para o uso cotidiano. A estrutura atual estabelece as bases para novos avanços na tecnologia de interação gestual.