Reconocimiento del gesto de la mano mediante aprendizaje automático en Python
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Las presentaciones controladas por gestos de la mano mediante aprendizaje automático (Machine Learning, ML) implican el uso de un sistema basado en visión por ordenador para interpretar los movimientos y gestos de la mano como órdenes para controlar las presentaciones. Recopilar un conjunto de datos de imágenes o vídeos de gestos de la mano, capturando varios movimientos y gestos de la mano que correspondan a diferentes órdenes de presentación (por ejemplo, siguiente diapositiva, diapositiva anterior, acercar, alejar). Limpiar y preprocesar los datos recogidos cambiando el tamaño, norm...
Las presentaciones controladas por gestos de la mano mediante aprendizaje automático (Machine Learning, ML) implican el uso de un sistema basado en visión por ordenador para interpretar los movimientos y gestos de la mano como órdenes para controlar las presentaciones. Recopilar un conjunto de datos de imágenes o vídeos de gestos de la mano, capturando varios movimientos y gestos de la mano que correspondan a diferentes órdenes de presentación (por ejemplo, siguiente diapositiva, diapositiva anterior, acercar, alejar). Limpiar y preprocesar los datos recogidos cambiando el tamaño, normalizando y aumentando las imágenes o vídeos para mejorar la solidez del modelo. Utilizar técnicas de aprendizaje automático, a menudo empleando redes neuronales convolucionales (CNN) u otras arquitecturas de aprendizaje profundo, para entrenar un modelo en el conjunto de datos recopilados. Este modelo aprende a reconocer y clasificar diferentes gestos de la mano. Una vez entrenado, el modelo es capaz de reconocer gestos específicos de la mano en tiempo real. Puede identificar gestos como abrir la palma de la mano para la siguiente diapositiva, cerrar el puño para la diapositiva anterior, pellizcar para acercar, separar los dedos para alejar, etc.
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