WebXR gestų atpažinimo mokymas: mašininio mokymosi rankų sekimo įvaldymas

WebXR keičia mūsų sąveikos su skaitmeniniu pasauliu būdus, mažindama atotrūkį tarp virtualios ir papildytosios realybės. Daugelio įtraukiančių WebXR patirčių pagrindas – gebėjimas tiksliai sekti ir interpretuoti vartotojo rankų gestus. Šiame tinklaraščio įraše gilinamasi į WebXR gestų atpažinimo mokymo subtilybes, daugiausia dėmesio skiriant mašininio mokymosi metodams, skirtiems patikimam ir tiksliam rankų sekimui. Išnagrinėsime pagrindines sąvokas, mokymo metodikas, praktinio įgyvendinimo detales ir realius taikymo pavyzdžius, kurie formuoja interaktyvių WebXR patirčių ateitį.

WebXR gestų atpažinimo pagrindų supratimas

Kas yra WebXR?

WebXR (Web Extended Reality – išplėstinė interneto realybė) yra standartų rinkinys, leidžiantis kūrėjams kurti įtraukiančias virtualiosios realybės (VR) ir papildytosios realybės (AR) patirtis tiesiogiai interneto naršyklėse. Skirtingai nuo specializuotų programų, WebXR patirtys yra nepriklausomos nuo platformos, prieinamos įvairiuose įrenginiuose ir nereikalauja, kad vartotojai diegtų papildomą programinę įrangą. Dėl šio prieinamumo WebXR yra galingas įrankis, leidžiantis pasiekti pasaulinę auditoriją.

Rankų sekimo vaidmuo

Rankų sekimas leidžia vartotojams sąveikauti su WebXR aplinkomis natūraliais rankų judesiais. Tiksliai aptikdami ir interpretuodami šiuos judesius, kūrėjai gali sukurti intuityvias ir įtraukiančias patirtis. Įsivaizduokite, kaip manipuliuojate virtualiais objektais, naršote meniu ar net žaidžiate žaidimus naudodami tik savo rankas. Šis interaktyvumo lygis yra labai svarbus kuriant tikrai įtraukiančias ir vartotojui patogias XR programas.

Kodėl rankų sekimui naudoti mašininį mokymąsi?

Nors tradicinės kompiuterinės regos technikos gali būti naudojamos rankų sekimui, mašininis mokymasis siūlo keletą privalumų:

• Atsparumas: Mašininio mokymosi modeliai gali būti apmokyti atpažinti pokyčius apšvietime, fono triukšme ir rankos padėtyje, todėl jie yra atsparesni nei tradiciniai algoritmai.
• Tikslumas: Turint pakankamai mokymo duomenų, mašininio mokymosi modeliai gali pasiekti aukštą rankų judesių aptikimo ir sekimo tikslumą.
• Apibendrinimas: Gerai apmokytas mašininio mokymosi modelis gali prisitaikyti prie naujų vartotojų ir aplinkų, todėl nereikia kalibravimo ar pritaikymo.
• Sudėtingi gestai: Mašininis mokymasis leidžia atpažinti sudėtingus gestus, apimančius kelis pirštus ir rankų judesius, taip praplečiant sąveikos galimybes.

Pasiruošimas WebXR gestų atpažinimo mokymui

Mašininio mokymosi karkaso pasirinkimas

WebXR gestų atpažinimui galima naudoti keletą mašininio mokymosi karkasų, kurių kiekvienas turi savo privalumų ir trūkumų. Populiariausi variantai:

• TensorFlow.js: JavaScript biblioteka, skirta mokyti ir diegti mašininio mokymosi modelius naršyklėje. TensorFlow.js puikiai tinka WebXR programoms, nes leidžia atlikti išvadas tiesiogiai kliento pusėje, sumažinant delsą ir pagerinant našumą.
• PyTorch: Python pagrindu sukurta mašininio mokymosi platforma, plačiai naudojama moksliniams tyrimams ir plėtrai. PyTorch modelius galima eksportuoti ir konvertuoti į formatus, suderinamus su WebXR, naudojant tokius įrankius kaip ONNX.
• MediaPipe: Google sukurta daugiaplatformė sistema, skirta kurti multimodalius taikomuosius mašininio mokymosi procesus. MediaPipe siūlo iš anksto apmokytus rankų sekimo modelius, kuriuos galima lengvai integruoti į WebXR programas.

Šiame vadove daugiausia dėmesio skirsime TensorFlow.js dėl jo sklandžios integracijos su WebXR ir galimybės veikti tiesiogiai naršyklėje.

Mokymo duomenų rinkimas

Mašininio mokymosi modelio našumas labai priklauso nuo mokymo duomenų kokybės ir kiekio. Norint apmokyti patikimą gestų atpažinimo modelį, jums reikės įvairaus rankų atvaizdų ar vaizdo įrašų duomenų rinkinio su atitinkamais gestų ženklais. Renkant duomenis, reikėtų atsižvelgti į šiuos aspektus:

• Pavyzdžių skaičius: Siekite didelio pavyzdžių skaičiaus kiekvienam gestui, idealiu atveju – šimtų ar tūkstančių.
• Įvairovė: Fiksuokite rankų dydžio, formos, odos atspalvio ir padėties skirtumus.
• Fonas: Įtraukite vaizdus ar vaizdo įrašus su skirtingais fonais ir apšvietimo sąlygomis.
• Vartotojai: Rinkite duomenis iš kelių vartotojų, kad modelis gerai apibendrintų.

Galite rinkti savo duomenų rinkinį arba naudoti viešai prieinamus duomenų rinkinius, pavyzdžiui, „EgoHands“ arba Amerikiečių gestų kalbos (ASL) duomenų rinkinius. Naudodami esamus duomenų rinkinius, įsitikinkite, kad jie yra suderinami su jūsų pasirinktu mašininio mokymosi karkasu ir kad gestai yra tinkami jūsų programai.

Duomenų paruošimas

Prieš pradedant mokyti mašininio mokymosi modelį, reikės paruošti mokymo duomenis, kad pagerintumėte jų kokybę ir pritaikytumėte juos modeliui. Dažniausiai atliekami paruošimo veiksmai:

• Dydžio keitimas: Pakeiskite vaizdų ar vaizdo įrašų dydį į vienodą, kad sumažintumėte skaičiavimo sudėtingumą.
• Normalizavimas: Normalizuokite pikselių vertes, kad jos būtų nuo 0 iki 1.
• Duomenų papildymas: Taikykite duomenų papildymo metodus, pvz., pasukimą, mastelio keitimą ir poslinkį, kad padidintumėte mokymo duomenų dydį ir įvairovę.
• Žymų kodavimas: Konvertuokite gestų žymes į skaitines vertes, kurias galės naudoti mašininio mokymosi modelis.

WebXR gestų atpažinimo modelio mokymas su TensorFlow.js

Modelio architektūros pasirinkimas

WebXR gestų atpažinimui galima naudoti keletą modelių architektūrų. Populiariausi variantai:

• Konvoliuciniai neuroniniai tinklai (angl. CNN): CNN puikiai tinka vaizdų atpažinimo užduotims ir gali būti naudojami išgauti požymius iš rankų atvaizdų.
• Rekurentiniai neuroniniai tinklai (angl. RNN): RNN skirti nuosekliems duomenims apdoroti ir gali būti naudojami atpažinti gestus, kurie apima laiko sekas.
• Ilgosios trumpalaikės atminties (angl. LSTM) tinklai: LSTM yra RNN tipas, ypač efektyvus fiksuojant ilgalaikes priklausomybes nuosekliuose duomenyse.

Paprastesnėms gestų atpažinimo užduotims gali pakakti CNN. Sudėtingesniems gestams, apimantiems laiko sekas, gali būti tinkamesnis RNN arba LSTM tinklas.

Mokymo proceso įgyvendinimas

Štai supaprastintas pavyzdys, kaip mokyti CNN gestų atpažinimui naudojant TensorFlow.js:

1. Įkelkite mokymo duomenis: Įkelkite paruoštus mokymo duomenis į TensorFlow.js tenzorius.
2. Apibrėžkite modelio architektūrą: Apibrėžkite CNN architektūrą naudodami tf.sequential() API. Pavyzdžiui:

               const model = tf.sequential();
   model.add(tf.layers.conv2d({inputShape: [64, 64, 3], kernelSize: 3, filters: 32, activation: 'relu'}));
   model.add(tf.layers.maxPooling2d({poolSize: [2, 2]}));
   model.add(tf.layers.conv2d({kernelSize: 3, filters: 64, activation: 'relu'}));
   model.add(tf.layers.maxPooling2d({poolSize: [2, 2]}));
   model.add(tf.layers.flatten());
   model.add(tf.layers.dense({units: 128, activation: 'relu'}));
   model.add(tf.layers.dense({units: numClasses, activation: 'softmax'}));
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

3. Kompiliuokite modelį: Kompiliuokite modelį naudodami optimizatorių, nuostolių funkciją ir metrikas. Pavyzdžiui:

               model.compile({optimizer: 'adam', loss: 'categoricalCrossentropy', metrics: ['accuracy']});
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

4. Mokykite modelį: Mokykite modelį naudodami model.fit() metodą. Pavyzdžiui:

               model.fit(trainingData, trainingLabels, {epochs: 10, batchSize: 32});
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

Modelio vertinimas ir tobulinimas

Apmokius modelį, labai svarbu įvertinti jo našumą naudojant atidėtąjį patvirtinimo duomenų rinkinį. Tai padės nustatyti galimas problemas, tokias kaip persimokymas ar nepakankamas mokymasis. Jei modelio našumas netenkina, galite išbandyti šiuos veiksmus:

• Koreguokite hiperparametrus: Eksperimentuokite su skirtingais hiperparametrais, pvz., mokymosi greičiu, paketo dydžiu ir epochų skaičiumi.
• Keiskite modelio architektūrą: Pabandykite pridėti ar pašalinti sluoksnius arba pakeisti aktyvacijos funkcijas.
• Didinkite mokymo duomenų kiekį: Surinkite daugiau mokymo duomenų, kad pagerintumėte modelio apibendrinimo gebėjimus.
• Taikykite reguliarizacijos metodus: Naudokite reguliarizacijos metodus, pvz., „dropout“ ar L1/L2 reguliarizaciją, kad išvengtumėte persimokymo.

Gestų atpažinimo integravimas į WebXR programas

WebXR API integracija

Norėdami integruoti savo apmokytą gestų atpažinimo modelį į WebXR programą, turėsite naudoti WebXR API, kad gautumėte vartotojo rankų sekimo duomenis. WebXR API suteikia prieigą prie vartotojo rankų sąnarių pozicijų, kurias galima naudoti kaip įvestį jūsų mašininio mokymosi modeliui. Štai pagrindiniai žingsniai:

1. Užklauskite WebXR prieigos: Naudokite navigator.xr.requestSession('immersive-vr', optionalFeatures) (arba 'immersive-ar'), kad užklaustumėte WebXR sesijos. Į optionalFeatures masyvą įtraukite `hand-tracking` funkciją.

               navigator.xr.requestSession('immersive-vr', {requiredFeatures: [], optionalFeatures: ['hand-tracking']})
     .then(session => {
       xrSession = session;
       // ...
     });
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

2. Apdorokite XRFrame atnaujinimus: Savo XRFrame requestAnimationFrame cikle pasiekite rankų sąnarius naudodami `frame.getJointPose(joint, space)`. `joint` bus vienas iš XRHand sąnarių (`XRHand.INDEX_FINGER_TIP`, `XRHand.THUMB_TIP` ir t. t.).

               function onXRFrame(time, frame) {
     // ...
     if (xrSession.inputSources) {
       for (const source of xrSession.inputSources) {
         if (source.hand) {
           const thumbTipPose = frame.getJointPose(source.hand.get('thumb-tip'), xrReferenceSpace);
           if (thumbTipPose) {
             // Naudokite thumbTipPose.transform virtualaus objekto pozicijai nustatyti ar duomenims apdoroti
           }
         }
       }
     }
     // ...
   }
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

3. Apdorokite rankų duomenis ir atlikite išvadas: Konvertuokite sąnarių pozicijas į formatą, tinkamą jūsų mašininio mokymosi modeliui, ir atlikite išvadas, kad atpažintumėte dabartinį gestą.
4. Atnaujinkite XR sceną: Atnaujinkite XR sceną pagal atpažintą gestą. Pavyzdžiui, galite perkelti virtualų objektą, paleisti animaciją ar pereiti į kitą programos dalį.

Gestais pagrįstų sąveikų įgyvendinimas

Kai integruosite gestų atpažinimą į savo WebXR programą, galite pradėti įgyvendinti gestais pagrįstas sąveikas. Keletas pavyzdžių:

• Objektų manipuliavimas: Leiskite vartotojams paimti, perkelti ir sukti virtualius objektus naudojant rankų gestus.
• Meniu naršymas: Naudokite rankų gestus meniu naršymui ir parinkčių pasirinkimui.
• Įrankių pasirinkimas: Leiskite vartotojams pasirinkti skirtingus įrankius ar režimus naudojant rankų gestus.
• Piešimas ir tapyba: Suteikite vartotojams galimybę piešti ar tapyti XR aplinkoje, naudojant pirštus kaip teptukus.

Optimizavimas ir našumo aspektai

WebXR programos turi veikti sklandžiai ir efektyviai, kad užtikrintų gerą vartotojo patirtį. Jūsų gestų atpažinimo modelio našumo optimizavimas yra labai svarbus, ypač mobiliuosiuose įrenginiuose. Apsvarstykite šias optimizavimo technikas:

• Modelio kvantavimas: Kvantizuokite modelio svorius, kad sumažintumėte jo dydį ir pagerintumėte išvadų greitį.
• Aparatinės įrangos spartinimas: Naudokite aparatinės įrangos spartinimą, pvz., WebGL, kad paspartintumėte išvadų procesą.
• Kadrų dažnio valdymas: Apribokite kadrų dažnį, kad išvengtumėte našumo problemų.
• Kodo optimizavimas: Optimizuokite savo JavaScript kodą, kad sumažintumėte vykdymo laiką.

Realūs WebXR gestų atpažinimo taikymo pavyzdžiai

WebXR gestų atpažinimas turi platų potencialių taikymo sričių spektrą įvairiose pramonės šakose:

• Švietimas ir mokymai: Kurkite interaktyvias mokymo simuliacijas, kurios leidžia vartotojams mokytis naujų įgūdžių naudojant rankų gestus. Pavyzdžiui, medicinos studentai galėtų praktikuoti chirurgines procedūras virtualioje aplinkoje, o inžinieriai – mokytis surinkti sudėtingus mechanizmus. Įsivaizduokite globalų mokymo scenarijų, kuriame studentai iš skirtingų šalių sąveikauja su bendru virtualiu mašinos modeliu naudodami rankų gestus, visa tai – WebXR aplinkoje.
• Sveikatos apsauga: Kurkite pagalbines technologijas, kurios leidžia žmonėms su negalia sąveikauti su kompiuteriais ir kitais įrenginiais naudojant rankų gestus. Pacientas, atsigaunantis po insulto, galėtų naudoti WebXR programą, kad praktikuotų rankų judesius kaip reabilitacijos dalį, o judesiai būtų sekami gestų atpažinimo pagalba.
• Žaidimai ir pramogos: Kurkite įtraukiančias žaidimų patirtis, kurios leidžia žaidėjams sąveikauti su žaidimų pasauliu natūraliais rankų judesiais. Įsivaizduokite globalų internetinį žaidimą, kuriame žaidėjai naudoja rankų gestus burtams, statiniams kurti ar kovoti su priešais bendroje WebXR aplinkoje.
• Gamyba ir inžinerija: Naudokite rankų gestus robotams valdyti, virtualiems prototipams manipuliuoti ir atlikti nuotolines inspekcijas. Tarptautinė inžinierių komanda galėtų bendradarbiauti kuriant naują produktą bendroje WebXR aplinkoje, naudodama rankų gestus manipuliuoti virtualiu modeliu ir teikti grįžtamąjį ryšį.
• Mažmeninė prekyba ir el. prekyba: Leiskite klientams pasimatuoti virtualius drabužius, sąveikauti su produktų modeliais ir pritaikyti savo pirkinius naudojant rankų gestus. Įsivaizduokite virtualią parodų salę, kurioje klientai iš viso pasaulio gali naršyti ir sąveikauti su produktais naudodami rankų gestus, visa tai – WebXR patirtyje. Pavyzdžiui, vartotojas Japonijoje galėtų pritaikyti baldą ir vizualizuoti jį savo namų aplinkoje prieš pirkdamas.

WebXR gestų atpažinimo ateitis

WebXR gestų atpažinimas yra sparčiai besivystanti sritis, kurioje nuolat vykdomi moksliniai tyrimai ir plėtra, siekiant pagerinti tikslumą, atsparumą ir efektyvumą. Keletas pagrindinių tendencijų, kurias verta stebėti:

• Patobulinti rankų sekimo algoritmai: Tyrėjai kuria naujus rankų sekimo algoritmus, kurie yra atsparesni apšvietimo, uždengimo ir rankos padėties pokyčiams.
• Dirbtiniu intelektu pagrįstas gestų atpažinimas: Dirbtinio intelekto pažanga leidžia kurti sudėtingesnius gestų atpažinimo modelius, kurie gali atpažinti platesnį gestų spektrą ir prisitaikyti prie individualių vartotojų.
• Krašto kompiuterija: Krašto kompiuterija (angl. edge computing) leidžia diegti gestų atpažinimo modelius krašto įrenginiuose, pvz., išmaniuosiuose telefonuose ir XR ausinėse, sumažinant delsą ir pagerinant našumą.
• Standartizacija: WebXR API ir gestų atpažinimo protokolų standartizavimas palengvina kūrėjams kurti sąveikias ir daugiaplatformes XR programas.

Išvada

WebXR gestų atpažinimas yra galinga technologija, galinti pakeisti mūsų sąveikos su skaitmeniniu pasauliu būdus. Įvaldę mašininio mokymosi rankų sekimo metodus, kūrėjai gali sukurti įtraukiančias ir patrauklias WebXR patirtis, kurios yra tiek intuityvios, tiek prieinamos. Technologijai toliau tobulėjant, galime tikėtis dar daugiau inovatyvių WebXR gestų atpažinimo taikymų įvairiose pramonės šakose. Ši sritis sparčiai vystosi ir žada didžiulį potencialą kuriant tikrai įtraukiančias ir intuityvias skaitmenines patirtis visame pasaulyje. Priimkite iššūkį ir pradėkite kurti WebXR ateitį jau šiandien!