La reconnaissance des gestes est la capacité d'un ordinateur à identifier et à répondre aux gestes effectués par un utilisateur humain. Les gestes peuvent être faits avec n'importe quelle partie du corps, mais sont le plus souvent faits avec les mains.
La technologie de reconnaissance des gestes a un large éventail d'applications potentielles. Par exemple, elle pourrait être utilisée pour contrôler un ordinateur ou un autre appareil sans avoir recours à une interface physique telle qu'un clavier ou une souris. Cela serait particulièrement utile pour les personnes handicapées qui ne sont pas en mesure d'utiliser les dispositifs d'entrée traditionnels.
La reconnaissance des gestes pourrait également être utilisée dans des applications de jeu. Par exemple, un joueur pourrait faire un geste pour contrôler un personnage de jeu. Cela permettrait d'offrir une expérience de jeu plus immersive et plus réaliste.
En général, la reconnaissance des gestes peut être utilisée pour remplacer ou compléter les dispositifs d'entrée traditionnels tels que les claviers, les souris et les pavés tactiles. Elle a le potentiel d'améliorer considérablement la convivialité des ordinateurs et d'autres dispositifs.
Qui a inventé le multitouch ?
La première démonstration publique de la technologie multitouch a été faite par Jeff Han en 2005, bien qu'il n'ait pas été le premier à développer cette technologie. Le système multitouch de Han utilisait une caméra pour suivre les mouvements des doigts en trois dimensions, ce qui permettait un suivi plus précis que les systèmes bidimensionnels antérieurs.
La première personne à avoir développé la technologie multitouch est en fait un chercheur du nom de Wayne Westerman, qui a créé au début des années 1980 un système capable de suivre deux points de contact. Cependant, le système de Westerman n'a pas été rendu public avant 2007, lorsqu'il l'a présenté lors d'une conférence.
On ne sait pas exactement qui a été la première personne à développer la technologie multitouch pour l'utiliser dans des appareils grand public, tels que les smartphones et les tablettes. Cependant, le premier produit commercial à utiliser la technologie multitouch a été l'iPhone, sorti en 2007.
Quel capteur est utilisé pour le contrôle gestuel ?
Il existe différents types de capteurs qui peuvent être utilisés pour le contrôle gestuel. Le type de capteur le plus courant est le capteur infrarouge. Ces types de capteurs fonctionnent en détectant le rayonnement infrarouge émis par les objets situés dans leur champ de vision. L'avantage d'utiliser un capteur infrarouge est qu'il peut être utilisé pour suivre des objets dans un espace tridimensionnel. Ils sont donc idéaux pour suivre les gestes de la main.
Un autre type de capteur qui peut être utilisé pour le contrôle des gestes est un capteur à ultrasons. Ces types de capteurs fonctionnent en émettant des ondes ultrasoniques et en détectant la réflexion de ces ondes sur les objets situés dans leur champ de vision. Les capteurs à ultrasons ont l'avantage de pouvoir suivre des objets dans un espace tridimensionnel sans avoir besoin d'une ligne de visée. Ils sont donc idéaux pour suivre les gestes de la main qui peuvent être masqués par d'autres objets.
Enfin, il existe également des capteurs optiques qui peuvent être utilisés pour le contrôle des gestes. Ces types de capteurs fonctionnent en détectant les changements d'intensité lumineuse dans leur champ de vision. Les capteurs optiques ont l'avantage de pouvoir suivre des gestes très rapides de la main. Cependant, ils peuvent être plus difficiles à utiliser que d'autres types de capteurs car ils nécessitent une ligne de vue claire entre le capteur et l'objet à suivre. Quel algorithme est utilisé pour la reconnaissance des gestes de la main ? Il existe plusieurs algorithmes différents pouvant être utilisés pour la reconnaissance des gestes de la main, en fonction de l'application spécifique. Par exemple, si vous cherchez à suivre les mouvements de la main en temps réel pour une application de réalité virtuelle, vous pouvez utiliser un algorithme de vision par ordinateur comme le flux optique. Si vous développez un système de reconnaissance des gestes de la main destiné à être utilisé dans une application d'interaction homme-machine, vous pouvez utiliser un algorithme d'apprentissage automatique comme les machines à vecteurs de support ou les modèles de Markov cachés. Quels sont les 4 types de gestes ? Il existe quatre types de gestes : le tapotement, le balayage, l'appui long et le panoramique.
Qu'est-ce que la reconnaissance de gestes dans le traitement d'images ?
La reconnaissance de gestes est une méthode de reconnaissance de modèles significatifs de mouvements et de gestes humains, généralement liés à la communication humaine, à l'aide d'algorithmes mathématiques. La reconnaissance des gestes peut être utilisée pour interpréter l'expression et les intentions humaines, par exemple pour contrôler un ordinateur ou un dispositif robotique, ou pour interagir avec l'environnement d'une manière naturelle pour les humains.
Il existe de nombreuses approches différentes de la reconnaissance des gestes, mais la plupart des systèmes utilisent une combinaison de techniques d'apprentissage automatique, de vision par ordinateur et de reconnaissance des formes. Les techniques d'apprentissage automatique couramment utilisées pour la reconnaissance des gestes comprennent les modèles de Markov cachés (HMM), les machines à vecteurs de support (SVM) et les réseaux de neurones artificiels (ANN).
Les techniques de vision par ordinateur sont utilisées pour suivre le mouvement des parties du corps et pour extraire des caractéristiques qui peuvent être utilisées pour la classification. Les caractéristiques couramment utilisées comprennent les positions relatives des parties du corps, les longueurs et les angles des segments de parties du corps, et le mouvement des parties du corps dans le temps.
Les techniques de reconnaissance des formes sont utilisées pour classer les caractéristiques extraites. Les techniques de classification les plus couramment utilisées sont les voisins les plus proches (k-NN), les arbres de décision et les machines à vecteurs de support (SVM).