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关于java:手语也能机器翻译了机器学习手势识别功能了解一下

jiezi

华为机器学习（ML Kit）提供手部关键点辨认服务，可用于手语辨认。手部关键点辨认服务能辨认手部 21 个关键点，通过每个手指的方向和手语规定作比拟去找手语字母表。

利用场景

手语通常被听力和书面语有阻碍的人来应用，是收集手势蕴含日常互动中所应用的动作和手势。应用 ML Kit 能够建设一个智能手语字母表识别器，它能够像一个辅助器一样将手势翻译成单词或者句子，也能够将单词或者句子翻译成手势。这里尝试的是手势当中的美国手语字母表，是基于关节，手指和手段的地位进行分类。接下来小编将会尝试从手势中收集单词“HELLO”。

开发步骤

1. 开发筹备

具体的筹备步骤能够参考华为开发者联盟，这里列举要害的开发步骤。

1.1 启动 ML Kit

在华为开发者 AppGallery Connect, 抉择Develop > Manage APIs。确保 ML Kit 激活。

1.2 我的项目级 gradle 里配置 Maven 仓地址

buildscript {
 repositories {
 ...
 maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
 }
 }
 dependencies {
 ...
 classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.3.1.301'
 }
 allprojects {
 repositories {
 ...
 maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
 }
 }

1.3 集成 SDK 后，在文件头增加配置

apply plugin: 'com.android.application'      
 apply plugin: 'com.huawei.agconnect' 
   
 dependencies{
  //   Import the base SDK.
      implementation   'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint:2.0.2.300'
  //   Import the hand keypoint detection model package.
      implementation   'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint-model:2.0.2.300'
  }

1.4 将以下语句增加到 AndroidManifest.xml 文件中

<meta-data    
            android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY"    
            android:value= "handkeypoint"/>

1.5 申请摄像头权限和本地文件读取权限

<!--Camera permission-->
 <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
 <!--Read permission-->
 <uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" />

2. 代码开发

2.1 创立用于相机预览的 Surface View，创立用于后果的 Surface View。

目前咱们只在 UI 中显示后果，您也能够应用 TTS 辨认扩大和读取后果。

  mSurfaceHolderCamera.addCallback(surfaceHolderCallback) 
    private val surfaceHolderCallback = object : SurfaceHolder.Callback {override fun surfaceCreated(holder: SurfaceHolder) {createAnalyzer()    
      }    
      override fun surfaceChanged(holder: SurfaceHolder, format: Int, width: Int, height: Int) {prepareLensEngine(width, height)    
          mLensEngine.run(holder)    
      }    
      override fun surfaceDestroyed(holder: SurfaceHolder) {mLensEngine.release()    
      }    
  }

2.2 创立手部关键点分析器

//Creates MLKeyPointAnalyzer with MLHandKeypointAnalyzerSetting.
val settings = MLHandKeypointAnalyzerSetting.Factory()
        .setSceneType(MLHandKeypointAnalyzerSetting.TYPE_ALL)
        .setMaxHandResults(2)
        .create()
// Set the maximum number of hand regions  that can be detected within an image. A maximum of 10 hand regions can be   detected by default
 
mAnalyzer = MLHandKeypointAnalyzerFactory.getInstance().getHandKeypointAnalyzer(settings)
mAnalyzer.setTransactor(mHandKeyPointTransactor)

2.3 开发者创立辨认后果解决类“HandKeypointTransactor”

该类 MLAnalyzer.MLTransactor<T> 接口，应用此类中的“transactResult”办法获取检测后果并实现具体业务。

class HandKeyPointTransactor(surfaceHolder: SurfaceHolder? = null): MLAnalyzer.MLTransactor<MLHandKeypoints> {override fun transactResult(result: MLAnalyzer.Result<MLHandKeypoints>?) {var foundCharacter = findTheCharacterResult(result)
 
    if (foundCharacter.isNotEmpty() && !foundCharacter.equals(lastCharacter)) {
        lastCharacter = foundCharacter
        displayText.append(lastCharacter)
    }
 
    canvas.drawText(displayText.toString(), paddingleft, paddingRight, Paint().also {
        it.style = Paint.Style.FILL
        it.color = Color.YELLOW
    })
    
}

2.4 创立 LensEngine

LensEngine lensEngine = new LensEngine.Creator(getApplicationContext(), analyzer)
setLensType(LensEngine.BACK_LENS)
applyDisplayDimension(width, height) // adjust width and height depending on the orientation
applyFps(5f)
enableAutomaticFocus(true)
create();

2.5 运行 LensEngine

private val surfaceHolderCallback = object : SurfaceHolder.Callback {// run the LensEngine in surfaceChanged() 
override fun surfaceChanged(holder: SurfaceHolder, format: Int, width: Int, height: Int) {createLensEngine(width, height)
    mLensEngine.run(holder)
}
 
}

2.6 进行分析器，开释检测资源

fun stopAnalyzer() {mAnalyzer.stop()    
  }

2.7 解决 transactResult() 以检测字符

您能够应用 HandKeypointTransactor 类中的 transtresult 办法来获取检测后果并实现特定的服务。检测后果除了手部各关键点的坐标信息外，还包含手掌和每个关键点的相信值。手掌和手部关键点辨认谬误能够依据相信值过滤掉。在理论利用中，能够依据误认容忍度灵便设置阈值。

2.7.1 找到手指的方向

让咱们先假如可能手指的矢量斜率别离在 X 轴和 Y 轴上。

private const val X_COORDINATE = 0
private const val Y_COORDINATE = 1

假如咱们有手指别离在 5 个矢量上，任意手指的方向在任意工夫能够被分类为上，下，下 - 上，上 - 下，不动。

enum class FingerDirection {VECTOR_UP, VECTOR_DOWN, VECTOR_UP_DOWN, VECTOR_DOWN_UP, VECTOR_UNDEFINED}
 
enum class Finger {THUMB, FIRST_FINGER, MIDDLE_FINGER, RING_FINGER, LITTLE_FINGER}

首先将对应的关键点从后果中拆散到不同手指的关键点数组，像这样：

var firstFinger = arrayListOf<MLHandKeypoint>()
var middleFinger = arrayListOf<MLHandKeypoint>()
var ringFinger = arrayListOf<MLHandKeypoint>()
var littleFinger = arrayListOf<MLHandKeypoint>()
var thumb = arrayListOf<MLHandKeypoint>()

手指上的每个关键点都对应手指的关节，通过计算关节与手指的均匀地位值之间的间隔就能够计算出斜率。依据左近关键点的坐标，查问该关键点的坐标。

拿字母 H 的两个简略关键点来说：

int[] datapointSampleH1 = {623, 497, 377, 312,    348, 234, 162, 90,     377, 204, 126, 54,     383, 306, 413, 491,     455, 348, 419, 521};
int [] datapointSampleH2 = {595, 463, 374, 343,    368, 223, 147, 78,     381, 217, 110, 40,     412, 311, 444, 526,     450, 406, 488, 532};

用手指坐标的平均值来计算矢量

//For ForeFinger - 623, 497, 377, 312
 
double avgFingerPosition = (datapoints[0].getX()+datapoints[1].getX()+datapoints[2].getX()+datapoints[3].getX())/4;
// find the average and subract it from the value of x
double diff = datapointSampleH1 [position] .getX() - avgFingerPosition ;
//vector either positive or negative representing the direction
int vector =  (int)((diff *100)/avgFingerPosition ) ;

矢量的后果将会是正值或者负值，如果它是正值它会呈现 X 轴的正四方向，如果相同它就是负值。用这个形式对所有字母进行矢量映射，一旦你把握了所有的矢量咱们就能够用它们来进行编程。

用上述矢量方向，咱们能够分类矢量，定义第一个为手指方向枚举

private fun getSlope(keyPoints: MutableList<MLHandKeypoint>, coordinate: Int): FingerDirection {when (coordinate) {
        X_COORDINATE -> {if (keyPoints[0].pointX > keyPoints[3].pointX && keyPoints[0].pointX > keyPoints[2].pointX)
                return FingerDirection.VECTOR_DOWN
            if (keyPoints[0].pointX > keyPoints[1].pointX && keyPoints[3].pointX > keyPoints[2].pointX)
                return FingerDirection.VECTOR_DOWN_UP
            if (keyPoints[0].pointX < keyPoints[1].pointX && keyPoints[3].pointX < keyPoints[2].pointX)
                return FingerDirection.VECTOR_UP_DOWN
            if (keyPoints[0].pointX < keyPoints[3].pointX && keyPoints[0].pointX < keyPoints[2].pointX)
                return FingerDirection.VECTOR_UP
        }
        Y_COORDINATE -> {if (keyPoints[0].pointY > keyPoints[1].pointY && keyPoints[2].pointY > keyPoints[1].pointY && keyPoints[3].pointY > keyPoints[2].pointY)
                return FingerDirection.VECTOR_UP_DOWN
            if (keyPoints[0].pointY > keyPoints[3].pointY && keyPoints[0].pointY > keyPoints[2].pointY)
                return FingerDirection.VECTOR_UP
            if (keyPoints[0].pointY < keyPoints[1].pointY && keyPoints[3].pointY < keyPoints[2].pointY)
                return FingerDirection.VECTOR_DOWN_UP
            if (keyPoints[0].pointY < keyPoints[3].pointY && keyPoints[0].pointY < keyPoints[2].pointY)
                return FingerDirection.VECTOR_DOWN
        }
 
    }
return FingerDirection.VECTOR_UNDEFINED

获取每个手指的方向并且贮存在一个数组里。

xDirections[Finger.FIRST_FINGER] = getSlope(firstFinger, X_COORDINATE)
yDirections[Finger.FIRST_FINGER] = getSlope(firstFinger, Y_COORDINATE）

2.7.2 从手指方向找到字符：

当初咱们把它当作惟一的单词“HELLO”，它须要字母 H,E,L,O。它们对应的 X 轴和 Y 轴的矢量如图所示。

假如：手的方向总是竖向的。让手掌和手段与手机平行，也就是与 X 轴成 90 度。姿态至多放弃 3 秒用来记录字符。

开始用字符映射矢量来查找字符串

// Alphabet H
if (xDirections[Finger.LITTLE_FINGER] == FingerDirection.VECTOR_DOWN_UP
        && xDirections [Finger.RING_FINGER] ==  FingerDirection.VECTOR_DOWN_UP
    && xDirections [Finger.MIDDLE_FINGER] ==  FingerDirection.VECTOR_DOWN
    && xDirections [Finger.FIRST_FINGER] ==  FingerDirection.VECTOR_DOWN
        && xDirections [Finger.THUMB] ==  FingerDirection.VECTOR_DOWN)
    return "H"
 
//Alphabet E
if (yDirections[Finger.LITTLE_FINGER] == FingerDirection.VECTOR_UP_DOWN
        && yDirections [Finger.RING_FINGER] ==  FingerDirection.VECTOR_UP_DOWN
        && yDirections [Finger.MIDDLE_FINGER] ==  FingerDirection.VECTOR_UP_DOWN
        && yDirections [Finger.FIRST_FINGER] ==  FingerDirection.VECTOR_UP_DOWN
        && xDirections [Finger.THUMB] ==  FingerDirection.VECTOR_DOWN)
    return "E"
 
if (yDirections[Finger.LITTLE_FINGER] == FingerDirection.VECTOR_UP_DOWN
        && yDirections [Finger.RING_FINGER] ==  FingerDirection.VECTOR_UP_DOWN
        && yDirections [Finger.MIDDLE_FINGER] ==  FingerDirection.VECTOR_UP_DOWN
        && yDirections [Finger.FIRST_FINGER] ==  FingerDirection.VECTOR_UP
        && yDirections [Finger.THUMB] ==  FingerDirection.VECTOR_UP)
    return "L"
 
if (xDirections[Finger.LITTLE_FINGER] == FingerDirection.VECTOR_UP
        && xDirections [Finger.RING_FINGER] ==  FingerDirection.VECTOR_UP
        && yDirections [Finger.THUMB] ==  FingerDirection.VECTOR_UP)
return "O"

3. 画面和后果

4．更多技巧和窍门

1. 当扩大到 26 个字母时，误差很更多。为了更精准的扫描须要 2 - 3 秒，从 2 - 3 秒的工夫寻找和计算最有可能的字符，这能够缩小字母表的误差。

2. 为了能反对所有方向，在 X - Y 轴上减少 8 个或者更多的方向。首先，需要求出手指的度数和对应的手指矢量。

总结

这个尝试是强力坐标技术，它能够在生成矢量映射后扩大到所有 26 个字母，方向也能够扩大所有 8 个方向，所以它会有 26*8* 5 个手指 =1040 个矢量。为了更好的解决这一问题，咱们能够利用手指的一阶导数函数来代替矢量从而简化计算。

咱们能够加强其它的去代替创立矢量，能够应用图像分类和训练模型，而后应用自定义模型。这个训练是为了查看华为 ML Kit 应用关键点解决个性的可行性。

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