Forskere udvikler et dynamisk tastaturkaraktergenkendelsessystem

Forskere ved NIT Silchar, Indien, har for nylig udviklet et nyt dynamisk håndbevægelsesbaseret tastaturkaraktergenkendelsessystem. Dette virtuelle tastatur system, præsenteret i et papir offentliggjort i Springer's Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing , bruger en billedbaseret tilgang til gestusgenkendelse, der er mønster, hastighed og skala er invariabel af natur.

"Gestiksgenkendelse er et lovende studieområde på grund af dets enorme udvalg af applikationer, "Songhita Misra, en af ​​de forskere, der har udført undersøgelsen, fortalte TechXplore. "Et gestusgenkendelsessystem kan anvendes i virtual reality -systemer, augmented reality, sundhedspleje, køretøjer, at hjælpe patienter med syns- eller bevægelsesnedsættelser, til husholdningsapparater, robotter, minedrift og flere andre applikationer, som stiger for hver dag, der går."

Bevægelsesgenkendelse kan forbedre menneske-computer-interaktioner på en række områder. Selvom gestusgenkendelsesværktøjer kan have en lang række applikationer, indtil nu, meget få organisationer og institutioner har forsøgt at indføre disse systemer i samfundet.

"Mens jeg lavede litteraturundersøgelsen, Jeg observerede, at de fleste eksisterende undersøgelser enten er begrænset til statiske bevægelser eller dynamiske bevægelser med lille varighed, såsom 'flyt til venstre, ''bevæg dig til højre, ' 'klik, ' 'hold op, ' etc., som stort set højst kan erstatte de traditionelle mus- og tv-fjernbetjeninger, "Songhita sagde." Med stigningen i efterspørgslen efter applikationer, kompleksiteten af ​​systemet fra designerenden er bundet til at stige. Derfor, en grundig undersøgelse og analyse inden for lange dynamiske systemer er påkrævet."

Traditionelle tastaturer understøtter en bred vifte af tegn, inklusive store og små engelske bogstaver, aritmetiske operatorer, arabiske tal, og andre udskrivbare ASCII -tegn. Et system til genkendelse af gestus, der dækker alle disse tegn, er meget udfordrende at udvikle på grund af dets betydelige databasekrav, samt mulige komplikationer forbundet med hånddetektering, sporing, udtræk af funktioner og brug af klassificeringsorganer.

I deres nylige undersøgelse, Songhita og hendes kolleger satte sig for at udvikle et virtuelt tastatursystem med cirka 95 tegn. Endnu, på grund af vanskelighederne forbundet med denne opgave, deres system understøtter i øjeblikket 58.

"Vores hold, som inkluderer min guide Dr. Rabul Hussain Laskar, Dr. Joyeeta Singha og mig, formået at udvikle et 58 printbart tastaturkaraktersystem ved hjælp af både farvemarkører og bare hånd, " Songhita forklarede. "Vores forskning på dette område startede tilbage i 2013 på vores tale- og billedlaboratorium på NIT Silchar."

Forskerne udviklede en hierarkisk tilgang til gestusgenkendelse, der er baseret på selv-koartikulation, position og banetræk. Eksisterende state-of-the-art modeller til gestusgenkendelse er baseret på tidsmæssige banetræk, som er afhængige af den rammemæssige 2-D sekventielle sti efterfulgt af særlige bevægelser.

På grund af denne afhængighed, de funktioner, der analyseres ved disse tilgange, kan påvirkes af banestøj eller andre variationer i mønster, hastighed eller skala. Den tilgang, som Songhita og hendes kolleger har udtænkt, på den anden side, bruger billedmodeller, der ikke er opnået rammemæssigt, og er derfor upåvirket af mønster, hastighed, skala eller bane variationer.

Forskerne fusionerede disse billedbaserede og baneegenskaber i en hybrid hierarkisk klassificeringsmodel. Deres model opnåede 3,9 procent større nøjagtighed end en baseline ikke-hierarkisk baneklassifikationsmodel, med lavere fejlklassificeringsrater for tegn som '0' og 'O' eller 'Z' og '2'.

"Den udvidede version af vores arbejde er blevet godkendt af IMPRINT-II til sponsorering under SERB, DST, Indien, for en varighed af tre år, " sagde Songhita. "Vores projekt, som er i samarbejde med IIT Guwahati, var blandt de 121 projekter udvalgt blandt mere end 2000 forslag. Dette er en stor bedrift for os, samt for instituttet. Vores vil helt sikkert være et af de første projekter i Indien, der udelukkende fokuserer på udviklingen af ​​et virtuelt tekstindtastningssystem."

Den nylige undersøgelse udført af Songhita og hendes kolleger fokuserede på at udvikle en hierarkisk klassifikationsmodel, der kan håndtere store databaser uden at reducere systemets nøjagtighed. Målet med det bredere projekt godkendt af IMPRINT-II, imidlertid, vil være at udvikle et handicapvenligt gestusgenkendelsessystem til 95 tastaturtegn, der kan udskrives, ved hjælp af både farvemarkører og bare-detektering. Når dette system er færdigt, det vil blive implementeret til brug for ældre og synshæmmede brugere, samt andre, der kunne have gavn af det.

"Udvikling af et så stort ordforrådssystem vil være en udfordrende opgave, " sagde Songhita. "Indtil nu, vi har udviklet et 58-karakters genkendelsessystem ved hjælp af synsbaserede teknikker."

© 2019 Science X Network