संकेत पहचान: Difference between revisions

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[[File:Gesture Recognition.jpg|thumb|एक साधारण संकेत पहचान कलन विधि द्वारा बच्चे के हाथ स्थान और आंदोलन का पता लगाया जा रहा है]]
[[File:Gesture Recognition.jpg|thumb|एक साधारण संकेत पहचान कलन विधि द्वारा बच्चे के हाथ स्थान और आंदोलन का पता लगाया जा रहा है]]
[[File:Linux kernel and gaming input-output latency.svg|thumb|300px|मिडिलवेयर सामान्य रूप से हावभाव पहचान को संसाधित करता है, फिर उपयोगकर्ता को परिणाम भेजता है।]]'''''संकेत की पहचान,''''' [[कंप्यूटर विज्ञान]] और [[भाषा प्रौद्योगिकी]] में एक विषय है, जिसका लक्ष्य गणितीय [[कलन विधि]] के माध्यम से मानव संकेतों की व्याख्या करना है।<ref name="Kobylarz">{{cite journal | last1=Kobylarz | first1=Jhonatan | last2=Bird | first2=Jordan J. | last3=Faria | first3=Diego R. | last4=Ribeiro | first4=Eduardo Parente | last5=Ekárt | first5=Anikó | title=थम्स अप, थम्स डाउन: गैर-मौखिक मानव-रोबोट इंटरैक्शन वास्तविक समय ईएमजी वर्गीकरण के माध्यम से आगमनात्मक और पर्यवेक्षित ट्रांसडक्टिव ट्रांसफर लर्निंग के माध्यम से| journal=Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing | publisher=Springer Science and Business Media LLC | date=2020-03-07 | volume=11 | issue=12 | pages=6021–6031 | issn=1868-5137 | doi=10.1007/s12652-020-01852-z | doi-access=free }}</ref> यह कंप्यूटर दृश्य की एक उपविषय है। संकेत किसी भी शारीरिक गति या अवस्था से उत्पन्न हो सकते हैं, लेकिन सामान्य रूप से चेहरे या हाथ से उत्पन्न होते हैं। क्षेत्र में केंद्रित चेहरे और हाथ के आवेश की पहचान से भावनाओं की पहचान सम्मिलित है, क्योंकि वे सभी भाव होते हैं। उपयोगकर्ता शारीरिक रूप से स्पर्श किए बिना उपकरणों को नियंत्रित करने या उनसे बातचीत करने के लिए सरल संकेत कर सकते हैं। [[सांकेतिक भाषा]] की व्याख्या करने के लिए कैमरों और कंप्यूटर दृष्टि कलन विधि का उपयोग करके कई दृष्टिकोण बनाए गए हैं, हालांकि, मुद्रा, चाल, समीपस्थता और मानव व्यवहार की पहचान और भी संकेतों की पहचान तकनीकों का एक विषय है।<ref>Matthias Rehm, Nikolaus Bee, Elisabeth André, [http://mm-werkstatt.informatik.uni-augsburg.de/files/publications/199/wave_like_an_egyptian_final.pdf Wave Like an Egyptian – Accelerometer Based Gesture Recognition for Culture Specific Interactions], British Computer Society, 2007</ref>
[[File:Linux kernel and gaming input-output latency.svg|thumb|300px|मिडिलवेयर सामान्य रूप से हावभाव पहचान को संसाधित करता है, फिर उपयोगकर्ता को परिणाम भेजता है।]]'''''संकेत की पहचान,''''' [[कंप्यूटर विज्ञान]] और [[भाषा प्रौद्योगिकी]] में एक विषय है, जिसका लक्ष्य गणितीय [[कलन विधि]] के माध्यम से मानव संकेतों की व्याख्या करना है।<ref name="Kobylarz">{{cite journal | last1=Kobylarz | first1=Jhonatan | last2=Bird | first2=Jordan J. | last3=Faria | first3=Diego R. | last4=Ribeiro | first4=Eduardo Parente | last5=Ekárt | first5=Anikó | title=थम्स अप, थम्स डाउन: गैर-मौखिक मानव-रोबोट इंटरैक्शन वास्तविक समय ईएमजी वर्गीकरण के माध्यम से आगमनात्मक और पर्यवेक्षित ट्रांसडक्टिव ट्रांसफर लर्निंग के माध्यम से| journal=Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing | publisher=Springer Science and Business Media LLC | date=2020-03-07 | volume=11 | issue=12 | pages=6021–6031 | issn=1868-5137 | doi=10.1007/s12652-020-01852-z | doi-access=free }}</ref> यह कंप्यूटर दृश्य की एक उपविषय है। संकेत किसी भी शारीरिक गति या अवस्था से उत्पन्न हो सकते हैं, लेकिन सामान्य रूप से चेहरे या हाथ से उत्पन्न होते हैं। क्षेत्र में केंद्रित चेहरे और हाथ के आवेश की पहचान से भावनाओं की पहचान सम्मिलित है, क्योंकि वे सभी भाव होते हैं। उपयोगकर्ता शारीरिक रूप से स्पर्श किए बिना उपकरणों को नियंत्रित करने या उनसे बातचीत करने के लिए सरल संकेत कर सकते हैं। [[सांकेतिक भाषा]] की व्याख्या करने के लिए कैमरों और कंप्यूटर दृष्टि कलन विधि का उपयोग करके कई दृष्टिकोण बनाए गए हैं, हालांकि, मुद्रा, चाल, समीपस्थता और मानव व्यवहार की पहचान और भी संकेतों की पहचान तकनीकों का एक विषय है।<ref>Matthias Rehm, Nikolaus Bee, Elisabeth André, [http://mm-werkstatt.informatik.uni-augsburg.de/files/publications/199/wave_like_an_egyptian_final.pdf Wave Like an Egyptian – Accelerometer Based Gesture Recognition for Culture Specific Interactions], British Computer Society, 2007</ref>
संकेतों की पहचान को कंप्यूटर के लिए मानव शरीर की भाषा को समझने के तरीके के रूप में देखा जा सकता है, इस प्रकार पुराने [[टेक्स्ट यूजर इंटरफेस|टेक्स्ट उपयोगकर्ता]] [[टेक्स्ट यूजर इंटरफेस|अंतरापृष्ठ]] या [[जीयूआई]] (ग्राफिकल उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ) की तुलना में यन्त्रों और मनुष्यों के बीच एक अच्छे सेतु(bridge) का निर्माण होता है, जो अभी भी कीबोर्ड और माउस के अधिकांश इनपुट को सीमित करता है। और बिना किसी यांत्रिक उपकरण के स्वाभाविक रूप से परस्पर क्रिया करता है।
संकेतों की पहचान को कंप्यूटर के लिए मानव शरीर की भाषा को समझने के तरीके के रूप में देखा जा सकता है, इस प्रकार पुराने [[टेक्स्ट यूजर इंटरफेस|टेक्स्ट उपयोगकर्ता]] [[टेक्स्ट यूजर इंटरफेस|अंतरापृष्ठ]] या [[जीयूआई]] (ग्राफिकल उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ) की तुलना में यन्त्रों और मनुष्यों के बीच एक अच्छे सेतु(bridge) का निर्माण होता है, जो अभी भी कीबोर्ड और माउस के अधिकांश इनपुट को सीमित करता है। और बिना किसी यांत्रिक उपकरण के स्वाभाविक रूप से परस्पर क्रिया करता है।
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वर्तमान परिदृश्य में संकेत की पहचान के प्रमुख अनुप्रयोग क्षेत्र हैं।{{When|date=September 2019}}  
वर्तमान परिदृश्य में संकेत की पहचान के प्रमुख अनुप्रयोग क्षेत्र हैं।{{When|date=September 2019}}  
*स्वचालित संस्था
*स्वचालित संस्था
*उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स क्षेत्र
*उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स क्षेत्र
* पारगमन संस्था
* पारगमन संस्था
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*[[घर स्वचालन]]
*[[घर स्वचालन]]
* [[स्वचालित सांकेतिक भाषा अनुवाद]]<ref>Chai, Xiujuan, et al. "[http://iip.ict.ac.cn/sites/default/files/publication/2013_FG_xjchai_Sign%20Language%20Recognition%20and%20Translation%20with%20Kinect.pdf Sign language recognition and translation with kinect]{{dead link|date=October 2022}} {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210110035036/http://iip.ict.ac.cn/sites/default/files/publication/2013_FG_xjchai_Sign%20Language%20Recognition%20and%20Translation%20with%20Kinect.pdf |date=2021-01-10 }}." IEEE Conf. on AFGR. Vol. 655. 2013.</ref>
* [[स्वचालित सांकेतिक भाषा अनुवाद]]<ref>Chai, Xiujuan, et al. "[http://iip.ict.ac.cn/sites/default/files/publication/2013_FG_xjchai_Sign%20Language%20Recognition%20and%20Translation%20with%20Kinect.pdf Sign language recognition and translation with kinect]{{dead link|date=October 2022}} {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210110035036/http://iip.ict.ac.cn/sites/default/files/publication/2013_FG_xjchai_Sign%20Language%20Recognition%20and%20Translation%20with%20Kinect.pdf |date=2021-01-10 }}." IEEE Conf. on AFGR. Vol. 655. 2013.</ref>
'''संकेतों की पहचान कंप्यू'''टर विजन और [[मूर्ति प्रोद्योगिकी]] की तकनीकों से की जा सकती है।<ref>Sultana A, Rajapuspha T (2012),
संकेतों की पहचान कंप्यूटर दृश्य और [[मूर्ति प्रोद्योगिकी]] की तकनीकों से की जा सकती है।<ref>Sultana A, Rajapuspha T (2012),
  [https://pdfs.semanticscholar.org/2c11/h.pdf "Vision Based Gesture Recognition for Alphabetical Hand Gestures Using the SVM Classifier"]{{Dead link|date=December 2022 |bot=InternetArchiveBot |fix-attempted=yes }}, International Journal of Computer Science & Engineering Technology (IJCSET)., 2012</ref>
  [https://pdfs.semanticscholar.org/2c11/h.pdf "Vision Based Gesture Recognition for Alphabetical Hand Gestures Using the SVM Classifier"]{{Dead link|date=December 2022 |bot=InternetArchiveBot |fix-attempted=yes }}, International Journal of Computer Science & Engineering Technology (IJCSET)., 2012</ref>


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Special Issue on Vision for Human-Computer Interaction, {{doi|10.1016/j.cviu.2006.10.019}}</ref>
Special Issue on Vision for Human-Computer Interaction, {{doi|10.1016/j.cviu.2006.10.019}}</ref>


संकेत की पहचान और [[पेन कंप्यूटिंग]]: पेन कंप्यूटिंग एक सिस्टम के हार्डवेयर प्रभाव को कम करता है और कीबोर्ड और चूहों जैसे पारंपरिक अंकीय ऑब्जेक्ट्स से परे नियंत्रण के लिए उपयोग की जाने वाली भौतिक दुनिया की वस्तुओं की सीमा को भी बढ़ाता है। " संकेत पहचान" शब्द का उपयोग गैर-पाठ-इनपुट लिखावट प्रतीकों के लिए अधिक संकीर्ण रूप से संदर्भित करने के लिए किया गया है, जैसे कि [[ग्राफिक्स टैब्लेट]] पर इंकिंग, [[मल्टीटच]] जेस्चर और [[माउस इशारा|माउस संकेत]] पहचान। यह पॉइंटिंग उपकरण कर्सर के साथ प्रतीकों के आरेखण के माध्यम से कंप्यूटर इंटरेक्शन है।<ref>Dopertchouk, Oleg; [http://www.gamedev.net/page/resources/_/technical/game-programming/recognition-of-handwritten-gestures-r2039 "Recognition of Handwriting Gestures"], ''gamedev.net'', January 9, 2004</ref><ref>Chen, Shijie; [http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5693514&tag=1 "Gesture Recognition Techniques in Handwriting Recognition Application"], ''Frontiers in Handwriting Recognition'' p 142-147 November 2010</ref><ref>Balaji, R; Deepu, V; Madhvanath, Sriganesh; Prabhakaran, Jayasree [http://www.hpl.hp.com/india/documents/papers/GKB_IWFHR10_Final.pdf "Handwritten Gesture Recognition for Gesture Keyboard"] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20080906122710/http://www.hpl.hp.com/india/documents/papers/GKB_IWFHR10_Final.pdf |date=2008-09-06 }}, ''Hewlett-Packard Laboratories''</ref>
संकेत की पहचान और [[पेन कंप्यूटिंग]]: पेन कंप्यूटिंग एक सिस्टम के हार्डवेयर प्रभाव को कम करता है और कीबोर्ड और माऊस जैसे पारंपरिक अंकीय उद्देश्यों से परे नियंत्रण के लिए उपयोग की जाने वाली भौतिक दुनिया की वस्तुओं की सीमा को भी बढ़ाता है। संकेत पहचान शब्द का उपयोग गैर टेक्स्ट इनपुट लिखावट प्रतीकों के लिए अधिक संकीर्ण रूप से संदर्भित करने के लिए किया गया है, जैसे कि [[ग्राफिक्स टैब्लेट]] पर अंकन, [[मल्टीटच]] संकेत  और [[माउस इशारा|माउस संकेत]] पहचान। यह पॉइंटिंग उपकरण कर्सर के साथ प्रतीकों के आरेखण के माध्यम से कंप्यूटर पारस्परिक प्रभाव होते  है।<ref>Dopertchouk, Oleg; [http://www.gamedev.net/page/resources/_/technical/game-programming/recognition-of-handwritten-gestures-r2039 "Recognition of Handwriting Gestures"], ''gamedev.net'', January 9, 2004</ref><ref>Chen, Shijie; [http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5693514&tag=1 "Gesture Recognition Techniques in Handwriting Recognition Application"], ''Frontiers in Handwriting Recognition'' p 142-147 November 2010</ref><ref>Balaji, R; Deepu, V; Madhvanath, Sriganesh; Prabhakaran, Jayasree [http://www.hpl.hp.com/india/documents/papers/GKB_IWFHR10_Final.pdf "Handwritten Gesture Recognition for Gesture Keyboard"] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20080906122710/http://www.hpl.hp.com/india/documents/papers/GKB_IWFHR10_Final.pdf |date=2008-09-06 }}, ''Hewlett-Packard Laboratories''</ref>
== संकेत प्रकार ==
== संकेत प्रकार ==
कंप्यूटर अंतरापृष्ठ में, दो प्रकार के संकेतों को प्रतिष्ठित किया जाता है:<ref>Dietrich Kammer, Mandy Keck, Georg Freitag, Markus Wacker, [http://vi-c.de/vic/sites/default/files/Taxonomy_and_Overview_of_Multi-touch_Frameworks_Revised.pdf Taxonomy and Overview of Multi-touch Frameworks: Architecture, Scope, and Features] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20110125014444/http://vi-c.de/vic/sites/default/files/Taxonomy_and_Overview_of_Multi-touch_Frameworks_Revised.pdf |date=2011-01-25 }}</ref>हम ऑनलाइन संकेतों पर विचार करते हैं, जिसे स्केलिंग और रोटेटिंग जैसे प्रत्यक्ष जोड़-तोड़ के रूप में भी माना जा सकता है, और इसके विपरीत, ऑफ़लाइन संकेतों को सामान्य रूप से बातचीत समाप्त होने के बाद संसाधित किया जाता है; इ। जी। [[संदर्भ मेनू]] को सक्रिय करने के लिए एक वृत्त खींचा जाता है।
कंप्यूटर अंतरापृष्ठ में, दो प्रकार के संकेतों को प्रतिष्ठित किया जाता है:<ref>Dietrich Kammer, Mandy Keck, Georg Freitag, Markus Wacker, [http://vi-c.de/vic/sites/default/files/Taxonomy_and_Overview_of_Multi-touch_Frameworks_Revised.pdf Taxonomy and Overview of Multi-touch Frameworks: Architecture, Scope, and Features] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20110125014444/http://vi-c.de/vic/sites/default/files/Taxonomy_and_Overview_of_Multi-touch_Frameworks_Revised.pdf |date=2011-01-25 }}</ref> हम ऑनलाइन संकेतों पर विचार करते हैं, जिसे स्केलिंग और घूर्णन जैसे प्रत्यक्ष प्रकलन (कम्प्यूटर) के रूप में भी माना जा सकता है, और इसके विपरीत, ऑफ़लाइन संकेतों को सामान्य रूप से बातचीत समाप्त होने के बाद संसाधित किया जाता है। [[संदर्भ मेनू]] को सक्रिय करने के लिए एक वृत्त खींचा जाता है।
* ऑफलाइन जेस्चर: वे जेस्चर जो ऑब्जेक्ट के साथ उपयोगकर्ता इंटरेक्शन के बाद प्रोसेस होते हैं। एक उदाहरण मेनू को सक्रिय करने के लिए एक संकेत है।
* ऑफलाइन संकेत : वे संकेत जो वस्तु के साथ उपयोगकर्ता पारस्परिक क्रिया  के बाद सक्रिय होते हैं। एक उदाहरण मेनू को सक्रिय करने के लिए एक संकेत है।
* ऑनलाइन संकेतों : प्रत्यक्ष हेरफेर संकेतों । उनका उपयोग किसी मूर्त वस्तु को मापने या घुमाने के लिए किया जाता है।
* ऑनलाइन संकेतों: प्रत्यक्ष प्रकलन (कम्प्यूटर) संकेतों का उपयोग किसी स्पर्श योग्य वस्तु को मापने या घुमाने के लिए किया जाता है।


== टचलेस इंटरफ़ेस ==
== टचलेस इंटरफ़ेस ==
जेस्चर कंट्रोल के संबंध में टचलेस उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ एक उभरती हुई तकनीक है। टचलेस उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ (टीयूआई) कीबोर्ड, माउस या स्क्रीन को छुए बिना शरीर की गति और संकेतों के माध्यम से कंप्यूटर को कमांड करने की प्रक्रिया है।<ref>{{Cite web|url=https://www.pcmag.com/encyclopedia/term/62816/touchless-user-interface|title=टचलेस यूजर इंटरफेस परिभाषा पीसी पत्रिका विश्वकोश से|website=pcmag.com|language=en|access-date=2017-07-28}}</ref> जेस्चर कंट्रोल के अलावा टचलेस अंतरापृष्ठ व्यापक रूप से लोकप्रिय हो रहे हैं क्योंकि वे उपकरणों को भौतिक रूप से स्पर्श किए बिना उनसे बातचीत करने की क्षमता प्रदान करते हैं।
'''संकेत  कं'''ट्रोल के संबंध में टचलेस उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ एक उभरती हुई तकनीक है। टचलेस उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ (टीयूआई) कीबोर्ड, माउस या स्क्रीन को छुए बिना शरीर की गति और संकेतों के माध्यम से कंप्यूटर को कमांड करने की प्रक्रिया है।<ref>{{Cite web|url=https://www.pcmag.com/encyclopedia/term/62816/touchless-user-interface|title=टचलेस यूजर इंटरफेस परिभाषा पीसी पत्रिका विश्वकोश से|website=pcmag.com|language=en|access-date=2017-07-28}}</ref> संकेत  कंट्रोल के अलावा टचलेस अंतरापृष्ठ व्यापक रूप से लोकप्रिय हो रहे हैं क्योंकि वे उपकरणों को भौतिक रूप से स्पर्श किए बिना उनसे बातचीत करने की क्षमता प्रदान करते हैं।


=== टचलेस तकनीक के प्रकार ===
=== टचलेस तकनीक के प्रकार ===
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किसी व्यक्ति की गतिविधियों को ट्रैक करने और यह निर्धारित करने की क्षमता कि वे कौन से संकेतों का प्रदर्शन कर रहे हैं, विभिन्न उपकरणों के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है। काइनेटिक [[उपयोगकर्ता इंटरफेस|उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ]] (केयूआई) एक उभरते हुए प्रकार के उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ हैं जो उपयोगकर्ताओं को वस्तुओं और निकायों की गति के माध्यम से कंप्यूटिंग उपकरणों के साथ बातचीत करने की अनुमति देते हैं।{{citation needed|date=June 2021}} KUI के उदाहरणों में मूर्त उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस और गति-जागरूक गेम जैसे [[Wii]]और Microsoft के [[Kinect]], और अन्य इंटरैक्टिव प्रोजेक्ट सम्मिलित हैं।<ref>{{cite journal|author1=S. Benford|author2=H. Schnadelbach|author3=B. Koleva|author4=B. Gaver|author5=A. Schmidt|author6=A. Boucher|author7=A. Steed|author8=R. Anastasi|author9=C. Greenhalgh|author10=T. Rodden|author11=H. Gellersen|title=समझदार, समझदार और वांछनीय: भौतिक इंटरफेस डिजाइन करने के लिए एक रूपरेखा|year=2003|url=http://www.equator.ac.uk/var/uploads/benfordTech2003.pdf|archive-url=https://web.archive.org/web/20060126085052/http://www.equator.ac.uk/var/uploads/benfordTech2003.pdf|archive-date=January 26, 2006|url-status=dead|citeseerx=10.1.1.190.2504}}</ref>
किसी व्यक्ति की गतिविधियों को ट्रैक करने और यह निर्धारित करने की क्षमता कि वे कौन से संकेतों का प्रदर्शन कर रहे हैं, विभिन्न उपकरणों के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है। काइनेटिक [[उपयोगकर्ता इंटरफेस|उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ]] (केयूआई) एक उभरते हुए प्रकार के उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ हैं जो उपयोगकर्ताओं को वस्तुओं और निकायों की गति के माध्यम से कंप्यूटिंग उपकरणों के साथ बातचीत करने की अनुमति देते हैं।{{citation needed|date=June 2021}} KUI के उदाहरणों में मूर्त उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस और गति-जागरूक गेम जैसे [[Wii]]और Microsoft के [[Kinect]], और अन्य इंटरैक्टिव प्रोजेक्ट सम्मिलित हैं।<ref>{{cite journal|author1=S. Benford|author2=H. Schnadelbach|author3=B. Koleva|author4=B. Gaver|author5=A. Schmidt|author6=A. Boucher|author7=A. Steed|author8=R. Anastasi|author9=C. Greenhalgh|author10=T. Rodden|author11=H. Gellersen|title=समझदार, समझदार और वांछनीय: भौतिक इंटरफेस डिजाइन करने के लिए एक रूपरेखा|year=2003|url=http://www.equator.ac.uk/var/uploads/benfordTech2003.pdf|archive-url=https://web.archive.org/web/20060126085052/http://www.equator.ac.uk/var/uploads/benfordTech2003.pdf|archive-date=January 26, 2006|url-status=dead|citeseerx=10.1.1.190.2504}}</ref>


हालांकि छवि/वीडियो-आधारित संकेत पहचान में बड़ी मात्रा में शोध किया गया है, कार्यान्वयन के बीच उपयोग किए जाने वाले उपकरणों और वातावरण में कुछ भिन्नता है।
हालांकि छवि/वीडियो-आधारित संकेत पहचान में बड़ी मात्रा में शोध किया गया है, कार्यान्वयन के बीच उपयोग किए जाने वाले उपकरणों और वातावरण में कुछ भिन्नता है।
* वायर्ड दस्ताने। ये कंप्यूटर को चुंबकीय या जड़त्वीय ट्रैकिंग उपकरणों का उपयोग करके हाथों की स्थिति और घुमाव के बारे में इनपुट प्रदान कर सकते हैं। इसके अलावा, कुछ दस्ताने उच्च स्तर की सटीकता (5-10 डिग्री) के साथ उंगली झुकने का पता लगा सकते हैं, या यहां तक ​​​​कि उपयोगकर्ता को हैप्टिक फीडबैक भी प्रदान कर सकते हैं, जो स्पर्श की भावना का अनुकरण है। पहला व्यावसायिक रूप से उपलब्ध हैंड-ट्रैकिंग ग्लोव-टाइप उपकरण डेटाग्लोव था,<ref>Thomas G. Zimmerman, Jaron Lanier, Chuck Blanchard, Steve Bryson, and Young Harvill. http://portal.acm.org. "[http://netzspannung.org/cat/servlet/CatServlet/$files/228648/DataGlove+CHI+1987.pdf A HAND GESTURE INTERFACE DEVICE]." http://portal.acm.org.</ref> एक ग्लोव-टाइप उपकरण जो हाथ की स्थिति, मूवमेंट और फिंगर बेंडिंग का पता लगा सकता था। यह हाथ के पीछे नीचे चलने वाले फाइबर ऑप्टिक केबल का उपयोग करता है। हल्की स्पंदन पैदा होती है और जब उंगलियां मुड़ी होती हैं, तो छोटी-छोटी दरारों से प्रकाश रिसता है, और नुकसान दर्ज किया जाता है, जिससे हाथ की मुद्रा का अनुमान लगाया जाता है।
* वायर्ड दस्ताने। ये कंप्यूटर को चुंबकीय या जड़त्वीय ट्रैकिंग उपकरणों का उपयोग करके हाथों की स्थिति और घुमाव के बारे में इनपुट प्रदान कर सकते हैं। इसके अलावा, कुछ दस्ताने उच्च स्तर की सटीकता (5-10 डिग्री) के साथ उंगली झुकने का पता लगा सकते हैं, या यहां तक ​​​​कि उपयोगकर्ता को हैप्टिक फीडबैक भी प्रदान कर सकते हैं, जो स्पर्श की भावना का अनुकरण है। पहला व्यावसायिक रूप से उपलब्ध हैंड-ट्रैकिंग ग्लोव-टाइप उपकरण डेटाग्लोव था,<ref>Thomas G. Zimmerman, Jaron Lanier, Chuck Blanchard, Steve Bryson, and Young Harvill. http://portal.acm.org. "[http://netzspannung.org/cat/servlet/CatServlet/$files/228648/DataGlove+CHI+1987.pdf A HAND GESTURE INTERFACE DEVICE]." http://portal.acm.org.</ref> एक ग्लोव-टाइप उपकरण जो हाथ की स्थिति, मूवमेंट और फिंगर बेंडिंग का पता लगा सकता था। यह हाथ के पीछे नीचे चलने वाले फाइबर ऑप्टिक केबल का उपयोग करता है। हल्की स्पंदन पैदा होती है और जब उंगलियां मुड़ी होती हैं, तो छोटी-छोटी दरारों से प्रकाश रिसता है, और नुकसान दर्ज किया जाता है, जिससे हाथ की मुद्रा का अनुमान लगाया जाता है।
* गहराई से अवगत कैमरे। [[संरचित प्रकाश]] या [[टाइम-ऑफ-फ्लाइट कैमरा]] जैसे विशेष कैमरों का उपयोग करके, कैमरे के माध्यम से कम दूरी पर जो कुछ देखा जा रहा है, उसका गहराई से नक्शा तैयार किया जा सकता है, और जो देखा जा रहा है, उसके 3D प्रतिनिधित्व का अनुमान लगाने के लिए इस डेटा का उपयोग करें। ये अपनी कम दूरी की क्षमताओं के कारण हाथ के संकेतों का पता लगाने के लिए प्रभावी हो सकते हैं।<ref>Yang Liu, Yunde Jia, [https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/1410485/ A Robust Hand Tracking and Gesture Recognition Method for Wearable Visual Interfaces and Its Applications], Proceedings of the Third International Conference on Image and Graphics (ICIG'04), 2004</ref>
* गहराई से अवगत कैमरे। [[संरचित प्रकाश]] या [[टाइम-ऑफ-फ्लाइट कैमरा]] जैसे विशेष कैमरों का उपयोग करके, कैमरे के माध्यम से कम दूरी पर जो कुछ देखा जा रहा है, उसका गहराई से नक्शा तैयार किया जा सकता है, और जो देखा जा रहा है, उसके 3D प्रतिनिधित्व का अनुमान लगाने के लिए इस डेटा का उपयोग करें। ये अपनी कम दूरी की क्षमताओं के कारण हाथ के संकेतों का पता लगाने के लिए प्रभावी हो सकते हैं।<ref>Yang Liu, Yunde Jia, [https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/1410485/ A Robust Hand Tracking and Gesture Recognition Method for Wearable Visual Interfaces and Its Applications], Proceedings of the Third International Conference on Image and Graphics (ICIG'04), 2004</ref>
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* संकेत पर आधारित नियंत्रक। ये नियंत्रक शरीर के विस्तार के रूप में कार्य करते हैं ताकि जब संकेतों का प्रदर्शन किया जाए, तो उनकी कुछ गति को सॉफ्टवेयर द्वारा आसानी से पकड़ा जा सके। हाव-भाव आधारित गति पकड़ने का एक उदाहरण स्केलेटल [[हाथ ट्रैकिंग]] के माध्यम से है, जिसे आभासी वास्तविकता और संवर्धित वास्तविकता अनुप्रयोगों के लिए विकसित किया जा रहा है। इस तकनीक का एक उदाहरण ट्रैकिंग कंपनियों यूसेन्स और [[गेस्टिगॉन]] द्वारा दिखाया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को नियंत्रकों के बिना अपने परिवेश के साथ बातचीत करने की अनुमति देती हैं।<ref>{{cite web|title=गेस्टिगॉन जेस्चर ट्रैकिंग - टेकक्रंच बाधित|url=https://techcrunch.com/video/gestigon-gesture-tracking/517762030/|website=TechCrunch|access-date=11 October 2016}}</ref><ref>{{cite web|last1=Matney|first1=Lucas|title=uSens नए ट्रैकिंग सेंसर दिखाता है जिसका उद्देश्य मोबाइल VR के लिए समृद्ध अनुभव प्रदान करना है|url=https://techcrunch.com/2016/08/29/usens-unveils-vr-sensor-modules-with-hand-tracking-and-mobile-positional-tracking-tech-baked-in/|website=TechCrunch|date=29 August 2016 |access-date=29 August 2016}}</ref>
* संकेत पर आधारित नियंत्रक। ये नियंत्रक शरीर के विस्तार के रूप में कार्य करते हैं ताकि जब संकेतों का प्रदर्शन किया जाए, तो उनकी कुछ गति को सॉफ्टवेयर द्वारा आसानी से पकड़ा जा सके। हाव-भाव आधारित गति पकड़ने का एक उदाहरण स्केलेटल [[हाथ ट्रैकिंग]] के माध्यम से है, जिसे आभासी वास्तविकता और संवर्धित वास्तविकता अनुप्रयोगों के लिए विकसित किया जा रहा है। इस तकनीक का एक उदाहरण ट्रैकिंग कंपनियों यूसेन्स और [[गेस्टिगॉन]] द्वारा दिखाया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को नियंत्रकों के बिना अपने परिवेश के साथ बातचीत करने की अनुमति देती हैं।<ref>{{cite web|title=गेस्टिगॉन जेस्चर ट्रैकिंग - टेकक्रंच बाधित|url=https://techcrunch.com/video/gestigon-gesture-tracking/517762030/|website=TechCrunch|access-date=11 October 2016}}</ref><ref>{{cite web|last1=Matney|first1=Lucas|title=uSens नए ट्रैकिंग सेंसर दिखाता है जिसका उद्देश्य मोबाइल VR के लिए समृद्ध अनुभव प्रदान करना है|url=https://techcrunch.com/2016/08/29/usens-unveils-vr-sensor-modules-with-hand-tracking-and-mobile-positional-tracking-tech-baked-in/|website=TechCrunch|date=29 August 2016 |access-date=29 August 2016}}</ref>
* [[वाई-फाई संवेदन]]<ref>{{Cite journal|last1=Khalili|first1=Abdullah|last2=Soliman|first2=Abdel‐Hamid|last3=Asaduzzaman|first3=Md|last4=Griffiths|first4=Alison|date=March 2020|title=वाई-फाई सेंसिंग: एप्लिकेशन और चुनौतियां|journal=The Journal of Engineering|language=en|volume=2020|issue=3|pages=87–97|doi=10.1049/joe.2019.0790|issn=2051-3305|doi-access=free}}</ref>
* [[वाई-फाई संवेदन]]<ref>{{Cite journal|last1=Khalili|first1=Abdullah|last2=Soliman|first2=Abdel‐Hamid|last3=Asaduzzaman|first3=Md|last4=Griffiths|first4=Alison|date=March 2020|title=वाई-फाई सेंसिंग: एप्लिकेशन और चुनौतियां|journal=The Journal of Engineering|language=en|volume=2020|issue=3|pages=87–97|doi=10.1049/joe.2019.0790|issn=2051-3305|doi-access=free}}</ref>
इसका एक अन्य उदाहरण माउस जेस्चर ट्रैकिंग है, जहां माउस की गति को किसी व्यक्ति के हाथ से खींचे जाने वाले प्रतीक से जोड़ा जाता है, जो संकेतों का प्रतिनिधित्व करने के लिए समय के साथ त्वरण में परिवर्तन का अध्ययन कर सकता है।<ref>Per Malmestig, Sofie Sundberg, [http://www.tricomsolutions.com/academic_reports.html SignWiiver – implementation of sign language technology] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20081225190059/http://www.tricomsolutions.com/academic_reports.html |date=2008-12-25 }}</ref><ref>Thomas Schlomer, Benjamin Poppinga, Niels Henze, Susanne Boll, [http://www.wiigee.com/download_files/gesture_recognition_with_a_wii_controller-schloemer_poppinga_henze_boll.pdf Gesture Recognition with a Wii Controller] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20130727175427/http://www.wiigee.com/download_files/gesture_recognition_with_a_wii_controller-schloemer_poppinga_henze_boll.pdf |date=2013-07-27 }}, Proceedings of the 2nd international Conference on Tangible and Embedded interaction, 2008</ref><ref>AiLive Inc., [http://www.ailive.net/papers/LiveMoveWhitePaper_en.pdf LiveMove White Paper] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20070713013109/http://www.ailive.net/papers/LiveMoveWhitePaper_en.pdf |date=2007-07-13 }}, 2006</ref> सॉफ्टवेयर मानव कंपन और असावधानीपूर्ण गतिविधि के लिए भी क्षतिपूर्ति करता है।।<ref name="Wong">''Electronic Design'' September 8, 2011. William Wong. [http://electronicdesign.com/article/embedded/Natural-User-Interface-Employs-Sensor-Integration.aspx Natural User Interface Employs Sensor Integration.]</ref><ref name="Cousins">''Cable & Satellite International'' September/October, 2011. Stephen Cousins. [http://www.csimagazine.com/csi/A-view-to-a-thrill.php A view to a thrill.] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20120119075325/http://www.csimagazine.com/csi/A-view-to-a-thrill.php |date=2012-01-19 }}</ref><ref name="TechJournal">''TechJournal South'' January 7, 2008. [https://archive.today/20120401173137/http://www.techjournalsouth.com/2008/01/hillcrest-labs-rings-up-25m-d-round/ Hillcrest Labs rings up $25M D round.]</ref> इन स्मार्ट लाइट एमिटिंग क्यूब के सेंसर का इस्तेमाल हाथों और उंगलियों के साथ-साथ आस-पास की अन्य वस्तुओं को महसूस करने के लिए किया जा सकता है और डेटा को प्रोसेस करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। अधिकांश अनुप्रयोग संगीत और ध्वनि संश्लेषण में हैं,<ref>''Percussa AudioCubes Blog'' October 4, 2012. [http://www.percussa.com/2012/10/04/gestural-control-of-sound-synthesis-featured-question/ Gestural Control in Sound Synthesis.] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20150910063754/https://www.percussa.com/2012/10/04/gestural-control-of-sound-synthesis-featured-question |date=2015-09-10 }}</ref> लेकिन अन्य क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है।
इसका एक अन्य उदाहरण माउस संकेत  ट्रैकिंग है, जहां माउस की गति को किसी व्यक्ति के हाथ से खींचे जाने वाले प्रतीक से जोड़ा जाता है, जो संकेतों का प्रतिनिधित्व करने के लिए समय के साथ त्वरण में परिवर्तन का अध्ययन कर सकता है।<ref>Per Malmestig, Sofie Sundberg, [http://www.tricomsolutions.com/academic_reports.html SignWiiver – implementation of sign language technology] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20081225190059/http://www.tricomsolutions.com/academic_reports.html |date=2008-12-25 }}</ref><ref>Thomas Schlomer, Benjamin Poppinga, Niels Henze, Susanne Boll, [http://www.wiigee.com/download_files/gesture_recognition_with_a_wii_controller-schloemer_poppinga_henze_boll.pdf Gesture Recognition with a Wii Controller] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20130727175427/http://www.wiigee.com/download_files/gesture_recognition_with_a_wii_controller-schloemer_poppinga_henze_boll.pdf |date=2013-07-27 }}, Proceedings of the 2nd international Conference on Tangible and Embedded interaction, 2008</ref><ref>AiLive Inc., [http://www.ailive.net/papers/LiveMoveWhitePaper_en.pdf LiveMove White Paper] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20070713013109/http://www.ailive.net/papers/LiveMoveWhitePaper_en.pdf |date=2007-07-13 }}, 2006</ref> सॉफ्टवेयर मानव कंपन और असावधानीपूर्ण गतिविधि के लिए भी क्षतिपूर्ति करता है।।<ref name="Wong">''Electronic Design'' September 8, 2011. William Wong. [http://electronicdesign.com/article/embedded/Natural-User-Interface-Employs-Sensor-Integration.aspx Natural User Interface Employs Sensor Integration.]</ref><ref name="Cousins">''Cable & Satellite International'' September/October, 2011. Stephen Cousins. [http://www.csimagazine.com/csi/A-view-to-a-thrill.php A view to a thrill.] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20120119075325/http://www.csimagazine.com/csi/A-view-to-a-thrill.php |date=2012-01-19 }}</ref><ref name="TechJournal">''TechJournal South'' January 7, 2008. [https://archive.today/20120401173137/http://www.techjournalsouth.com/2008/01/hillcrest-labs-rings-up-25m-d-round/ Hillcrest Labs rings up $25M D round.]</ref> इन स्मार्ट लाइट एमिटिंग क्यूब के सेंसर का इस्तेमाल हाथों और उंगलियों के साथ-साथ आस-पास की अन्य वस्तुओं को महसूस करने के लिए किया जा सकता है और डेटा को प्रोसेस करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। अधिकांश अनुप्रयोग संगीत और ध्वनि संश्लेषण में हैं,<ref>''Percussa AudioCubes Blog'' October 4, 2012. [http://www.percussa.com/2012/10/04/gestural-control-of-sound-synthesis-featured-question/ Gestural Control in Sound Synthesis.] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20150910063754/https://www.percussa.com/2012/10/04/gestural-control-of-sound-synthesis-featured-question |date=2015-09-10 }}</ref> लेकिन अन्य क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है।
* सिंगल कैमरा। संकेतों की पहचान के लिए एक मानक 2डी कैमरे का उपयोग किया जा सकता है जहां छवि-आधारित पहचान के अन्य रूपों के लिए संसाधन/पर्यावरण सुविधाजनक नहीं होगा। पहले यह सोचा जाता था कि एक सिंगल कैमरा स्टीरियो या डेप्थ-अवेयर कैमरों जितना प्रभावी नहीं हो सकता है, लेकिन कुछ कंपनियां इस थ्योरी को चुनौती दे रही हैं। एक मानक 2D कैमरे का उपयोग करके सॉफ़्टवेयर-आधारित जेस्चर पहचान तकनीक जो जटिल हाथ के संकेतों का पता लगा सकती है।
* सिंगल कैमरा। संकेतों की पहचान के लिए एक मानक 2डी कैमरे का उपयोग किया जा सकता है जहां छवि-आधारित पहचान के अन्य रूपों के लिए संसाधन/पर्यावरण सुविधाजनक नहीं होगा। पहले यह सोचा जाता था कि एक सिंगल कैमरा स्टीरियो या डेप्थ-अवेयर कैमरों जितना प्रभावी नहीं हो सकता है, लेकिन कुछ कंपनियां इस थ्योरी को चुनौती दे रही हैं। एक मानक 2D कैमरे का उपयोग करके सॉफ़्टवेयर-आधारित संकेत  पहचान तकनीक जो जटिल हाथ के संकेतों का पता लगा सकती है।


== कलन विधि ==
== कलन विधि ==


[[File:BigDiagram2.jpg|thumb|400px| संकेतों को ट्रैक करने और उनका विश्लेषण करने के विभिन्न तरीके मौजूद हैं, और ऊपर दिए गए आरेख में कुछ बुनियादी लेआउट दिए गए हैं। उदाहरण के लिए, वॉल्यूमेट्रिक प्रारूप एक विस्तृत विश्लेषण के लिए आवश्यक आवश्यक जानकारी देते हैं, हालांकि, वे कम्प्यूटेशनल शक्ति के मामले में बहुत गहन साबित होते हैं और वास्तविक समय के विश्लेषण के लिए लागू करने के लिए और तकनीकी विकास की आवश्यकता होती है। दूसरी ओर, उपस्थिति-आधारित प्रारूप को संसाधित करना आसान होता है, लेकिन सामान्य रूप से मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के लिए आवश्यक सामान्यता की कमी होती है।]]इनपुट डेटा के प्रकार के आधार पर, संकेत की व्याख्या करने का तरीका अलग-अलग तरीकों से किया जा सकता है। हालाँकि, अधिकांश तकनीकें 3D समन्वय प्रणाली में दर्शाए गए प्रमुख बिंदुओं पर निर्भर करती हैं। इनकी सापेक्ष गति के आधार पर, इनपुट की गुणवत्ता और एल्गोरिथम के दृष्टिकोण के आधार पर संकेत उच्च सटीकता के साथ पता लगाया जा सकता है।
[[File:BigDiagram2.jpg|thumb|400px| संकेतों को ट्रैक करने और उनका विश्लेषण करने के विभिन्न तरीके मौजूद हैं, और ऊपर दिए गए आरेख में कुछ बुनियादी लेआउट दिए गए हैं। उदाहरण के लिए, वॉल्यूमेट्रिक प्रारूप एक विस्तृत विश्लेषण के लिए आवश्यक आवश्यक जानकारी देते हैं, हालांकि, वे कम्प्यूटेशनल शक्ति के मामले में बहुत गहन साबित होते हैं और वास्तविक समय के विश्लेषण के लिए लागू करने के लिए और तकनीकी विकास की आवश्यकता होती है। दूसरी ओर, उपस्थिति-आधारित प्रारूप को संसाधित करना आसान होता है, लेकिन सामान्य रूप से मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के लिए आवश्यक सामान्यता की कमी होती है।]]इनपुट डेटा के प्रकार के आधार पर, संकेत की व्याख्या करने का तरीका अलग-अलग तरीकों से किया जा सकता है। हालाँकि, अधिकांश तकनीकें 3D समन्वय प्रणाली में दर्शाए गए प्रमुख बिंदुओं पर निर्भर करती हैं। इनकी सापेक्ष गति के आधार पर, इनपुट की गुणवत्ता और एल्गोरिथम के दृष्टिकोण के आधार पर संकेत उच्च सटीकता के साथ पता लगाया जा सकता है।
शरीर के आंदोलनों की व्याख्या करने के लिए, उन्हें सामान्य गुणों के अनुसार वर्गीकृत करना पड़ता है और संदेश आंदोलनों को व्यक्त किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सांकेतिक भाषा में, प्रत्येक संकेत एक शब्द या वाक्यांश का प्रतिनिधित्व करता है।
शरीर के आंदोलनों की व्याख्या करने के लिए, उन्हें सामान्य गुणों के अनुसार वर्गीकृत करना पड़ता है और संदेश आंदोलनों को व्यक्त किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सांकेतिक भाषा में, प्रत्येक संकेत एक शब्द या वाक्यांश का प्रतिनिधित्व करता है।


कुछ साहित्य संकेतों की पहचान में 2 अलग-अलग दृष्टिकोणों को अलग करते हैं: एक 3D प्रारूप -आधारित और एक उपस्थिति-आधारित।<ref>Vladimir I. Pavlovic, Rajeev Sharma, Thomas S. Huang, [http://www.cs.rutgers.edu/~vladimir/pub/pavlovic97pami.pdf Visual Interpretation of Hand Gestures for Human-Computer Interaction]; A Review, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1997</ref> हथेली की स्थिति या संयुक्त कोण जैसे कई महत्वपूर्ण पैरामीटर प्राप्त करने के लिए सबसे प्रमुख विधि शरीर के अंगों के प्रमुख तत्वों की 3D जानकारी का उपयोग करती है। दूसरी ओर, प्रकटन-आधारित प्रणालियाँ प्रत्यक्ष व्याख्या के लिए छवियों या वीडियो का उपयोग करती हैं।
कुछ साहित्य संकेतों की पहचान में 2 अलग-अलग दृष्टिकोणों को अलग करते हैं: एक 3D प्रारूप -आधारित और एक उपस्थिति-आधारित।<ref>Vladimir I. Pavlovic, Rajeev Sharma, Thomas S. Huang, [http://www.cs.rutgers.edu/~vladimir/pub/pavlovic97pami.pdf Visual Interpretation of Hand Gestures for Human-Computer Interaction]; A Review, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1997</ref> हथेली की स्थिति या संयुक्त कोण जैसे कई महत्वपूर्ण पैरामीटर प्राप्त करने के लिए सबसे प्रमुख विधि शरीर के अंगों के प्रमुख तत्वों की 3D जानकारी का उपयोग करती है। दूसरी ओर, प्रकटन-आधारित प्रणालियाँ प्रत्यक्ष व्याख्या के लिए छवियों या वीडियो का उपयोग करती हैं।


[[File:Volumetric-hands.jpg|left|thumb|एक वास्तविक हाथ (बाएं) को 3D जाल संस्करण (दाएं) में कोने और रेखाओं के संग्रह के रूप में व्याख्या की जाती है, और  संकेत   संकेत  करने के लिए सॉफ्टवेयर उनकी सापेक्ष स्थिति और बातचीत का उपयोग करता है।]]
[[File:Volumetric-hands.jpg|left|thumb|एक वास्तविक हाथ (बाएं) को 3D जाल संस्करण (दाएं) में कोने और रेखाओं के संग्रह के रूप में व्याख्या की जाती है, और संकेत संकेत करने के लिए सॉफ्टवेयर उनकी सापेक्ष स्थिति और बातचीत का उपयोग करता है।]]


=== 3D प्रारूप -आधारित कलन विधि ===
=== 3D प्रारूप -आधारित कलन विधि ===
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इस पद्धति का दोष यह है कि यह बहुत कम्प्यूटेशनल रूप से गहन है, और रीयल-टाइम विश्लेषण के लिए सिस्टम अभी भी विकसित होना बाकी है। फिलहाल, एक अधिक दिलचस्प दृष्टिकोण व्यक्ति के सबसे महत्वपूर्ण शरीर के अंगों (उदाहरण के लिए बाहों और गर्दन के लिए सिलेंडर, सिर के लिए गोले) के लिए साधारण आदिम वस्तुओं को मैप करना होगा और विश्लेषण करना होगा कि ये एक दूसरे के साथ कैसे बातचीत करते हैं। इसके अलावा, कुछ अमूर्त संरचनाएं जैसे [[सुपरक्वाड्रिक्स|सुपर क्वाड्रिक्स]] और[[सिलेंडर (ज्यामिति)|सामान्यीकृत सिलेंडर]] शरीर के अंगों को अनुमानित करने के लिए और भी उपयुक्त हो सकते हैं।
इस पद्धति का दोष यह है कि यह बहुत कम्प्यूटेशनल रूप से गहन है, और रीयल-टाइम विश्लेषण के लिए सिस्टम अभी भी विकसित होना बाकी है। फिलहाल, एक अधिक दिलचस्प दृष्टिकोण व्यक्ति के सबसे महत्वपूर्ण शरीर के अंगों (उदाहरण के लिए बाहों और गर्दन के लिए सिलेंडर, सिर के लिए गोले) के लिए साधारण आदिम वस्तुओं को मैप करना होगा और विश्लेषण करना होगा कि ये एक दूसरे के साथ कैसे बातचीत करते हैं। इसके अलावा, कुछ अमूर्त संरचनाएं जैसे [[सुपरक्वाड्रिक्स|सुपर क्वाड्रिक्स]] और[[सिलेंडर (ज्यामिति)|सामान्यीकृत सिलेंडर]] शरीर के अंगों को अनुमानित करने के लिए और भी उपयुक्त हो सकते हैं।


[[File:Skeletal-hand.jpg|thumb|कंकाल संस्करण (दाएं) हाथ (बाएं) को प्रभावी ढंग से प्रारूप िंग कर रहा है। इसमें वॉल्यूमेट्रिक संस्करण की तुलना में कम पैरामीटर हैं और इसकी गणना करना आसान है, जिससे यह रीयल-टाइम जेस्चर विश्लेषण सिस्टम के लिए उपयुक्त है।]]
[[File:Skeletal-hand.jpg|thumb|कंकाल संस्करण (दाएं) हाथ (बाएं) को प्रभावी ढंग से प्रारूप िंग कर रहा है। इसमें वॉल्यूमेट्रिक संस्करण की तुलना में कम पैरामीटर हैं और इसकी गणना करना आसान है, जिससे यह रीयल-टाइम संकेत  विश्लेषण सिस्टम के लिए उपयुक्त है।]]


=== कंकाल-आधारित कलन विधि ===
=== कंकाल-आधारित कलन विधि ===
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=== रूप-आधारित प्रारूप ===
=== रूप-आधारित प्रारूप ===
ये प्रारूप अब शरीर के स्थानिक प्रतिनिधित्व का उपयोग नहीं करते हैं, क्योंकि वे टेम्प्लेट डेटाबेस का उपयोग करके सीधे छवियों या वीडियो से पैरामीटर प्राप्त करते हैं। कुछ शरीर के मानव भागों, विशेष रूप से हाथों के विकृत 2डी टेम्पलेट्स पर आधारित हैं। विरूपणीय टेम्प्लेट किसी वस्तु की रूपरेखा पर बिंदुओं के समूह होते हैं, जिनका उपयोग वस्तु की रूपरेखा सन्निकटन के लिए प्रक्षेप नोड के रूप में किया जाता है। सबसे सरल प्रक्षेप कार्यों में से एक रैखिक है, जो बिंदु सेट, बिंदु परिवर्तनशीलता मापदंडों और बाहरी विरूपण से एक औसत आकार करता है। ये टेम्प्लेट-आधारित प्रारूप ज्यादातर हैंड-ट्रैकिंग के लिए उपयोग किए जाते हैं, लेकिन इन्हें सरल जेस्चर वर्गीकरण के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है।
ये प्रारूप अब शरीर के स्थानिक प्रतिनिधित्व का उपयोग नहीं करते हैं, क्योंकि वे टेम्प्लेट डेटाबेस का उपयोग करके सीधे छवियों या वीडियो से पैरामीटर प्राप्त करते हैं। कुछ शरीर के मानव भागों, विशेष रूप से हाथों के विकृत 2डी टेम्पलेट्स पर आधारित हैं। विरूपणीय टेम्प्लेट किसी वस्तु की रूपरेखा पर बिंदुओं के समूह होते हैं, जिनका उपयोग वस्तु की रूपरेखा सन्निकटन के लिए प्रक्षेप नोड के रूप में किया जाता है। सबसे सरल प्रक्षेप कार्यों में से एक रैखिक है, जो बिंदु सेट, बिंदु परिवर्तनशीलता मापदंडों और बाहरी विरूपण से एक औसत आकार करता है। ये टेम्प्लेट-आधारित प्रारूप ज्यादातर हैंड-ट्रैकिंग के लिए उपयोग किए जाते हैं, लेकिन इन्हें सरल संकेत  वर्गीकरण के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है।


उपस्थिति-आधारित प्रारूप का उपयोग करके जेस्चर का पता लगाने का दूसरा तरीका जेस्चर टेम्प्लेट के रूप में इमेज सीक्वेंस का उपयोग करता है। इस पद्धति के पैरामीटर या तो स्वयं चित्र हैं, या इनसे प्राप्त कुछ विशेषताएं हैं। अधिकांश समय, केवल एक (मोनोस्कोपिक) या दो (स्टीरियोस्कोपिक) दृश्यों का उपयोग किया जाता है।
उपस्थिति-आधारित प्रारूप का उपयोग करके संकेत  का पता लगाने का दूसरा तरीका संकेत  टेम्प्लेट के रूप में इमेज सीक्वेंस का उपयोग करता है। इस पद्धति के पैरामीटर या तो स्वयं चित्र हैं, या इनसे प्राप्त कुछ विशेषताएं हैं। अधिकांश समय, केवल एक (मोनोस्कोपिक) या दो (स्टीरियोस्कोपिक) दृश्यों का उपयोग किया जाता है।


=== [[विद्युतपेशीलेखन]]-आधारित प्रारूप ===
=== [[विद्युतपेशीलेखन]]-आधारित प्रारूप ===
इलेक्ट्रोमोग्राफी (ईएमजी) शरीर में मांसपेशियों द्वारा उत्पादित विद्युत संकेतों के अध्ययन से संबंधित है। हाथ की मांसपेशियों से प्राप्त डेटा के वर्गीकरण के माध्यम से, क्रिया को वर्गीकृत करना संभव है और इस प्रकार संकेत बाहरी सॉफ़्टवेयर में इनपुट करता है।<ref name="Kobylarz"/>उपभोक्ता ईएमजी उपकरण गैर-इनवेसिव दृष्टिकोण जैसे हाथ या पैर बैंड और ब्लूटूथ के माध्यम से कनेक्ट करने की अनुमति देते हैं। इसके कारण, ईएमजी को दृश्य विधियों पर एक फायदा है क्योंकि उपयोगकर्ता को इनपुट देने के लिए कैमरे का सामना करने की आवश्यकता नहीं होती है, जिससे आंदोलन की अधिक स्वतंत्रता मिलती है।
इलेक्ट्रोमोग्राफी (ईएमजी) शरीर में मांसपेशियों द्वारा उत्पादित विद्युत संकेतों के अध्ययन से संबंधित है। हाथ की मांसपेशियों से प्राप्त डेटा के वर्गीकरण के माध्यम से, क्रिया को वर्गीकृत करना संभव है और इस प्रकार संकेत बाहरी सॉफ़्टवेयर में इनपुट करता है।<ref name="Kobylarz"/>उपभोक्ता ईएमजी उपकरण गैर-इनवेसिव दृष्टिकोण जैसे हाथ या पैर बैंड और ब्लूटूथ के माध्यम से कनेक्ट करने की अनुमति देते हैं। इसके कारण, ईएमजी को दृश्य विधियों पर एक फायदा है क्योंकि उपयोगकर्ता को इनपुट देने के लिए कैमरे का सामना करने की आवश्यकता नहीं होती है, जिससे आंदोलन की अधिक स्वतंत्रता मिलती है।


== चुनौतियां ==
== चुनौतियां ==


जेस्चर रिकग्निशन सॉफ़्टवेयर की सटीकता और उपयोगिता से जुड़ी कई चुनौतियाँ हैं। छवि-आधारित जेस्चर पहचान के लिए, उपयोग किए गए उपकरण और [[छवि शोर]] की सीमाएँ हैं। छवियां या वीडियो लगातार प्रकाश में या एक ही स्थान पर नहीं हो सकते हैं। पृष्ठभूमि में आइटम या उपयोगकर्ताओं की विशिष्ट विशेषताएं पहचान को और अधिक कठिन बना सकती हैं।
संकेत  रिकग्निशन सॉफ़्टवेयर की सटीकता और उपयोगिता से जुड़ी कई चुनौतियाँ हैं। छवि-आधारित संकेत  पहचान के लिए, उपयोग किए गए उपकरण और [[छवि शोर]] की सीमाएँ हैं। छवियां या वीडियो लगातार प्रकाश में या एक ही स्थान पर नहीं हो सकते हैं। पृष्ठभूमि में आइटम या उपयोगकर्ताओं की विशिष्ट विशेषताएं पहचान को और अधिक कठिन बना सकती हैं।


छवि-आधारित संकेत पहचान के लिए विभिन्न प्रकार के कार्यान्वयन भी सामान्य उपयोग के लिए प्रौद्योगिकी की व्यवहार्यता के लिए समस्याएँ पैदा कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक कैमरे के लिए कैलिब्रेट किया गया कलन विधि दूसरे कैमरे के लिए काम नहीं कर सकता है। पृष्ठभूमि शोर की मात्रा भी ट्रैकिंग और पहचान की कठिनाइयों का कारण बनती है, खासकर जब रोड़ा (आंशिक और पूर्ण) होता है। इसके अलावा, कैमरे से दूरी, और कैमरे का रिज़ॉल्यूशन और गुणवत्ता भी पहचान सटीकता में भिन्नता का कारण बनती है।
छवि-आधारित संकेत पहचान के लिए विभिन्न प्रकार के कार्यान्वयन भी सामान्य उपयोग के लिए प्रौद्योगिकी की व्यवहार्यता के लिए समस्याएँ पैदा कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक कैमरे के लिए कैलिब्रेट किया गया कलन विधि दूसरे कैमरे के लिए काम नहीं कर सकता है। पृष्ठभूमि शोर की मात्रा भी ट्रैकिंग और पहचान की कठिनाइयों का कारण बनती है, खासकर जब रोड़ा (आंशिक और पूर्ण) होता है। इसके अलावा, कैमरे से दूरी, और कैमरे का रिज़ॉल्यूशन और गुणवत्ता भी पहचान सटीकता में भिन्नता का कारण बनती है।


दृश्य संवेदकों द्वारा मानव संकेतों को पकड़ने के लिए, जटिल कंप्यूटर दृष्टि विधियों की भी आवश्यकता होती है,
दृश्य संवेदकों द्वारा मानव संकेतों को पकड़ने के लिए, जटिल कंप्यूटर दृष्टि विधियों की भी आवश्यकता होती है,
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=== सामाजिक स्वीकार्यता ===
=== सामाजिक स्वीकार्यता ===
स्मार्टफोन और स्मार्टवॉच जैसे उपभोक्ता मोबाइल उपकरणों पर जेस्चर अंतरापृष्ठ को अपनाने की एक महत्वपूर्ण चुनौती जेस्चरल इनपुट की सामाजिक स्वीकार्यता के निहितार्थ से उपजी है। जबकि जेस्चर कई नए फॉर्म-फैक्टर कंप्यूटरों पर तेज और सटीक इनपुट की सुविधा प्रदान कर सकते हैं, उनका गोद लेना और उपयोगिता अधिकांश तकनीकी कारकों के बजाय सामाजिक कारकों द्वारा सीमित होती है। इसके लिए, संकेत इनपुट विधियों के डिजाइनर विभिन्न सामाजिक संदर्भों में संकेतों को करने के लिए तकनीकी विचारों और उपयोगकर्ता की इच्छा दोनों को संतुलित करने की कोशिश कर सकते हैं।<ref name=":0">{{Cite journal|last1=Rico|first1=Julie|last2=Brewster|first2=Stephen|s2cid=16118067|date=2010|title=मोबाइल इंटरफेस के लिए प्रयोग करने योग्य इशारे: सामाजिक स्वीकार्यता का मूल्यांकन|journal=Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems|series=CHI '10|location=New York, NY, USA|publisher=ACM|pages=887–896|doi=10.1145/1753326.1753458|isbn=9781605589299}}</ref> इसके अलावा, विभिन्न उपकरण हार्डवेयर और सेंसिंग मैकेनिज्म विभिन्न प्रकार के पहचानने योग्य संकेतों का समर्थन करते हैं।
स्मार्टफोन और स्मार्टवॉच जैसे उपभोक्ता मोबाइल उपकरणों पर संकेत  अंतरापृष्ठ को अपनाने की एक महत्वपूर्ण चुनौती संकेत ल इनपुट की सामाजिक स्वीकार्यता के निहितार्थ से उपजी है। जबकि संकेत  कई नए फॉर्म-फैक्टर कंप्यूटरों पर तेज और सटीक इनपुट की सुविधा प्रदान कर सकते हैं, उनका गोद लेना और उपयोगिता अधिकांश तकनीकी कारकों के बजाय सामाजिक कारकों द्वारा सीमित होती है। इसके लिए, संकेत इनपुट विधियों के डिजाइनर विभिन्न सामाजिक संदर्भों में संकेतों को करने के लिए तकनीकी विचारों और उपयोगकर्ता की इच्छा दोनों को संतुलित करने की कोशिश कर सकते हैं।<ref name=":0">{{Cite journal|last1=Rico|first1=Julie|last2=Brewster|first2=Stephen|s2cid=16118067|date=2010|title=मोबाइल इंटरफेस के लिए प्रयोग करने योग्य इशारे: सामाजिक स्वीकार्यता का मूल्यांकन|journal=Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems|series=CHI '10|location=New York, NY, USA|publisher=ACM|pages=887–896|doi=10.1145/1753326.1753458|isbn=9781605589299}}</ref> इसके अलावा, विभिन्न उपकरण हार्डवेयर और सेंसिंग मैकेनिज्म विभिन्न प्रकार के पहचानने योग्य संकेतों का समर्थन करते हैं।


==== मोबाइल उपकरण ====
==== मोबाइल उपकरण ====
मोबाइल और छोटे फॉर्म-फैक्टर उपकरणों पर जेस्चर अंतरापृष्ठ अधिकांश गति संवेदक जैसे जड़त्वीय मापन इकाइयों (आईएमयू) की उपस्थिति से समर्थित होते हैं। इन उपकरणों पर, जेस्चर सेंसिंग इन मोशन सेंसर द्वारा पहचाने जाने में सक्षम मूवमेंट-आधारित जेस्चर करने वाले उपयोगकर्ताओं पर निर्भर करता है। यह संभावित रूप से सूक्ष्म या निम्न-गति संकेतों से संकेतों को कैप्चर करना चुनौतीपूर्ण बना सकता है, क्योंकि उन्हें प्राकृतिक आंदोलनों या शोर से अलग करना मुश्किल हो सकता है। संकेतों की प्रयोज्यता के एक सर्वेक्षण और अध्ययन के माध्यम से, शोधकर्ताओं ने पाया कि संकेत जो सूक्ष्म गति को सम्मिलित करते हैं, जो मौजूदा तकनीक के समान दिखाई देते हैं, हर क्रिया के समान दिखते हैं या महसूस करते हैं, और जो सुखद हैं, उपयोगकर्ताओं द्वारा स्वीकार किए जाने की अधिक संभावना है, जबकि संकेतों जो दिखते हैं अजीब, प्रदर्शन करने में असहज हैं, संचार में हस्तक्षेप करते हैं, या असामान्य गतिविधि में सम्मिलित होने के कारण उपयोगकर्ताओं द्वारा उनके उपयोग को अस्वीकार करने की अधिक संभावना होती है।<ref name=":0" /> मोबाइल उपकरण संकेतों की सामाजिक स्वीकार्यता हावभाव और सामाजिक संदर्भ की स्वाभाविकता पर बहुत अधिक निर्भर करती है।
मोबाइल और छोटे फॉर्म-फैक्टर उपकरणों पर संकेत  अंतरापृष्ठ अधिकांश गति संवेदक जैसे जड़त्वीय मापन इकाइयों (आईएमयू) की उपस्थिति से समर्थित होते हैं। इन उपकरणों पर, संकेत  सेंसिंग इन मोशन सेंसर द्वारा पहचाने जाने में सक्षम मूवमेंट-आधारित संकेत  करने वाले उपयोगकर्ताओं पर निर्भर करता है। यह संभावित रूप से सूक्ष्म या निम्न-गति संकेतों से संकेतों को कैप्चर करना चुनौतीपूर्ण बना सकता है, क्योंकि उन्हें प्राकृतिक आंदोलनों या शोर से अलग करना मुश्किल हो सकता है। संकेतों की प्रयोज्यता के एक सर्वेक्षण और अध्ययन के माध्यम से, शोधकर्ताओं ने पाया कि संकेत जो सूक्ष्म गति को सम्मिलित करते हैं, जो मौजूदा तकनीक के समान दिखाई देते हैं, हर क्रिया के समान दिखते हैं या महसूस करते हैं, और जो सुखद हैं, उपयोगकर्ताओं द्वारा स्वीकार किए जाने की अधिक संभावना है, जबकि संकेतों जो दिखते हैं अजीब, प्रदर्शन करने में असहज हैं, संचार में हस्तक्षेप करते हैं, या असामान्य गतिविधि में सम्मिलित होने के कारण उपयोगकर्ताओं द्वारा उनके उपयोग को अस्वीकार करने की अधिक संभावना होती है।<ref name=":0" /> मोबाइल उपकरण संकेतों की सामाजिक स्वीकार्यता हावभाव और सामाजिक संदर्भ की स्वाभाविकता पर बहुत अधिक निर्भर करती है।


==== ऑन-बॉडी और [[पहनने योग्य कंप्यूटर]] ====
==== ऑन-बॉडी और [[पहनने योग्य कंप्यूटर]] ====
पहनने योग्य कंप्यूटर सामान्य रूप से पारंपरिक मोबाइल उपकरणों से भिन्न होते हैं, जिसमें उनका उपयोग और इंटरैक्शन स्थान उपयोगकर्ता के शरीर पर होता है। इन संदर्भों में, संकेत अंतरापृष्ठ पारंपरिक इनपुट विधियों पर पसंद किए जा सकते हैं, क्योंकि उनका छोटा आकार[[टच स्क्रीन]] या [[कंप्यूटर कीबोर्ड]] को कम आकर्षक बनाता है। फिर भी, जब संकेतों पर बातचीत की बात आती है, तो वे मोबाइल उपकरणों के समान सामाजिक स्वीकार्यता बाधाओं में से कई को साझा करते हैं। हालांकि, पहनने योग्य कंप्यूटरों को दृष्टि से छिपाने या अन्य रोजमर्रा की वस्तुओं में एकीकृत करने की संभावना, जैसे कि कपड़े, संकेतों को आम कपड़ों की बातचीत की नकल करने की अनुमति देते हैं, जैसे कि शर्ट कॉलर को समायोजित करना या किसी की सामने की पैंट की जेब को रगड़ना।<ref name="Walter 2013">{{Cite book|last1=Walter|first1=Robert|last2=Bailly|first2=Gilles|last3=Müller|first3=Jörg|s2cid=2041073|date=2013|title=पोज बनाओ|chapter=पोज बनाओ : Revealing mid-air gestures on public displays|journal=Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems - CHI '13|pages=841–850|location=New York, New York, USA|publisher=ACM Press|doi=10.1145/2470654.2470774|isbn=9781450318990|chapter-url=https://eref.uni-bayreuth.de/42090/}}</ref><ref name=":1">{{Cite journal|last1=Profita|first1=Halley P.|last2=Clawson|first2=James|last3=Gilliland|first3=Scott|last4=Zeagler|first4=Clint|last5=Starner|first5=Thad|last6=Budd|first6=Jim|last7=Do|first7=Ellen Yi-Luen|s2cid=3236927|date=2013|title=डोंट माइंड मी टचिंग माई राइट: ए केस स्टडी ऑफ इंटरेक्टिंग विथ ऑन-बॉडी टेक्नोलॉजी इन पब्लिक|journal=Proceedings of the 2013 International Symposium on Wearable Computers|series=ISWC '13|location=New York, NY, USA|publisher=ACM|pages=89–96|doi=10.1145/2493988.2494331|isbn=9781450321273}}</ref> पहनने योग्य कंप्यूटर इंटरैक्शन के लिए एक प्रमुख विचार उपकरण प्लेसमेंट और इंटरैक्शन के लिए स्थान है। [[संयुक्त राज्य अमेरिका]] और [[दक्षिण कोरिया]] में पहनने योग्य उपकरण इंटरेक्शन के प्रति तीसरे पक्ष के दृष्टिकोण की खोज करने वाले एक अध्ययन में पुरुषों और महिलाओं के पहनने योग्य कंप्यूटिंग उपयोग की धारणा में अंतर पाया गया, आंशिक रूप से सामाजिक रूप से संवेदनशील माने जाने वाले शरीर के विभिन्न क्षेत्रों के कारण।<ref name=":1" /> ऑन-बॉडी अनुमानित अंतरापृष्ठ की सामाजिक स्वीकार्यता की जांच करने वाले एक अन्य अध्ययन में समान परिणाम पाए गए, दोनों अध्ययनों में कमर, कमर और ऊपरी शरीर (महिलाओं के लिए) के आसपास लेबलिंग क्षेत्रों को कम से कम स्वीकार्य माना गया, जबकि प्रकोष्ठ और कलाई के आसपास के क्षेत्रों को सबसे अधिक स्वीकार्य माना गया।<ref>{{Cite journal|last1=Harrison|first1=Chris|last2=Faste|first2=Haakon|s2cid=1121501|date=2014|title=ऑन-बॉडी अनुमानित इंटरफेस के लिए स्थान और स्पर्श के निहितार्थ|journal=Proceedings of the 2014 Conference on Designing Interactive Systems|series=DIS '14|location=New York, NY, USA|publisher=ACM|pages=543–552|doi=10.1145/2598510.2598587|isbn=9781450329026}}</ref>
पहनने योग्य कंप्यूटर सामान्य रूप से पारंपरिक मोबाइल उपकरणों से भिन्न होते हैं, जिसमें उनका उपयोग और इंटरैक्शन स्थान उपयोगकर्ता के शरीर पर होता है। इन संदर्भों में, संकेत अंतरापृष्ठ पारंपरिक इनपुट विधियों पर पसंद किए जा सकते हैं, क्योंकि उनका छोटा आकार[[टच स्क्रीन]] या [[कंप्यूटर कीबोर्ड]] को कम आकर्षक बनाता है। फिर भी, जब संकेतों पर बातचीत की बात आती है, तो वे मोबाइल उपकरणों के समान सामाजिक स्वीकार्यता बाधाओं में से कई को साझा करते हैं। हालांकि, पहनने योग्य कंप्यूटरों को दृष्टि से छिपाने या अन्य रोजमर्रा की वस्तुओं में एकीकृत करने की संभावना, जैसे कि कपड़े, संकेतों को आम कपड़ों की बातचीत की नकल करने की अनुमति देते हैं, जैसे कि शर्ट कॉलर को समायोजित करना या किसी की सामने की पैंट की जेब को रगड़ना।<ref name="Walter 2013">{{Cite book|last1=Walter|first1=Robert|last2=Bailly|first2=Gilles|last3=Müller|first3=Jörg|s2cid=2041073|date=2013|title=पोज बनाओ|chapter=पोज बनाओ : Revealing mid-air gestures on public displays|journal=Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems - CHI '13|pages=841–850|location=New York, New York, USA|publisher=ACM Press|doi=10.1145/2470654.2470774|isbn=9781450318990|chapter-url=https://eref.uni-bayreuth.de/42090/}}</ref><ref name=":1">{{Cite journal|last1=Profita|first1=Halley P.|last2=Clawson|first2=James|last3=Gilliland|first3=Scott|last4=Zeagler|first4=Clint|last5=Starner|first5=Thad|last6=Budd|first6=Jim|last7=Do|first7=Ellen Yi-Luen|s2cid=3236927|date=2013|title=डोंट माइंड मी टचिंग माई राइट: ए केस स्टडी ऑफ इंटरेक्टिंग विथ ऑन-बॉडी टेक्नोलॉजी इन पब्लिक|journal=Proceedings of the 2013 International Symposium on Wearable Computers|series=ISWC '13|location=New York, NY, USA|publisher=ACM|pages=89–96|doi=10.1145/2493988.2494331|isbn=9781450321273}}</ref> पहनने योग्य कंप्यूटर इंटरैक्शन के लिए एक प्रमुख विचार उपकरण प्लेसमेंट और इंटरैक्शन के लिए स्थान है। [[संयुक्त राज्य अमेरिका]] और [[दक्षिण कोरिया]] में पहनने योग्य उपकरण पारस्परिक क्रिया  के प्रति तीसरे पक्ष के दृष्टिकोण की खोज करने वाले एक अध्ययन में पुरुषों और महिलाओं के पहनने योग्य कंप्यूटिंग उपयोग की धारणा में अंतर पाया गया, आंशिक रूप से सामाजिक रूप से संवेदनशील माने जाने वाले शरीर के विभिन्न क्षेत्रों के कारण।<ref name=":1" /> ऑन-बॉडी अनुमानित अंतरापृष्ठ की सामाजिक स्वीकार्यता की जांच करने वाले एक अन्य अध्ययन में समान परिणाम पाए गए, दोनों अध्ययनों में कमर, कमर और ऊपरी शरीर (महिलाओं के लिए) के आसपास लेबलिंग क्षेत्रों को कम से कम स्वीकार्य माना गया, जबकि प्रकोष्ठ और कलाई के आसपास के क्षेत्रों को सबसे अधिक स्वीकार्य माना गया।<ref>{{Cite journal|last1=Harrison|first1=Chris|last2=Faste|first2=Haakon|s2cid=1121501|date=2014|title=ऑन-बॉडी अनुमानित इंटरफेस के लिए स्थान और स्पर्श के निहितार्थ|journal=Proceedings of the 2014 Conference on Designing Interactive Systems|series=DIS '14|location=New York, NY, USA|publisher=ACM|pages=543–552|doi=10.1145/2598510.2598587|isbn=9781450329026}}</ref>
==== सार्वजनिक प्रतिष्ठान ====
==== सार्वजनिक प्रतिष्ठान ====
[[इंटरएक्टिव कियोस्क|सार्वजनिक प्रतिष्ठान]], जैसे कि इंटरैक्टिव सार्वजनिक प्रदर्शन, सूचना तक पहुंच की अनुमति देते हैं और सार्वजनिक सेटिंग्स जैसे संग्रहालयों, दीर्घाओं और थिएटरों में इंटरैक्टिव मीडिया प्रदर्शित करते हैं।<ref name=":2">{{Cite journal|last1=Reeves|first1=Stuart|last2=Benford|first2=Steve|last3=O'Malley|first3=Claire|last4=Fraser|first4=Mike|s2cid=5739231|date=2005|title=दर्शक अनुभव डिजाइनिंग|journal=Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems - CHI '05|pages=741–750|location=New York, New York, USA|publisher=ACM Press|doi=10.1145/1054972.1055074|isbn=978-1581139983|url=http://eprints.nottingham.ac.uk/252/1/p133-reeves.pdf}}</ref> जबकि टच स्क्रीन सार्वजनिक प्रदर्शन के लिए इनपुट का एक लगातार रूप है, संकेत अंतरापृष्ठ अतिरिक्त लाभ प्रदान करते हैं जैसे कि बेहतर स्वच्छता, दूर से बातचीत, बेहतर खोज, और प्रदर्शनकारी बातचीत का पक्ष ले सकते हैं।<ref name="Walter 2013"/> सार्वजनिक प्रदर्शनों के साथ सांकेतिक बातचीत के लिए एक महत्वपूर्ण विचार एक दर्शक दर्शकों की उच्च संभावना या अपेक्षा है।<ref name=":2" />
[[इंटरएक्टिव कियोस्क|सार्वजनिक प्रतिष्ठान]], जैसे कि इंटरैक्टिव सार्वजनिक प्रदर्शन, सूचना तक पहुंच की अनुमति देते हैं और सार्वजनिक सेटिंग्स जैसे संग्रहालयों, दीर्घाओं और थिएटरों में इंटरैक्टिव मीडिया प्रदर्शित करते हैं।<ref name=":2">{{Cite journal|last1=Reeves|first1=Stuart|last2=Benford|first2=Steve|last3=O'Malley|first3=Claire|last4=Fraser|first4=Mike|s2cid=5739231|date=2005|title=दर्शक अनुभव डिजाइनिंग|journal=Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems - CHI '05|pages=741–750|location=New York, New York, USA|publisher=ACM Press|doi=10.1145/1054972.1055074|isbn=978-1581139983|url=http://eprints.nottingham.ac.uk/252/1/p133-reeves.pdf}}</ref> जबकि टच स्क्रीन सार्वजनिक प्रदर्शन के लिए इनपुट का एक लगातार रूप है, संकेत अंतरापृष्ठ अतिरिक्त लाभ प्रदान करते हैं जैसे कि बेहतर स्वच्छता, दूर से बातचीत, बेहतर खोज, और प्रदर्शनकारी बातचीत का पक्ष ले सकते हैं।<ref name="Walter 2013"/> सार्वजनिक प्रदर्शनों के साथ सांकेतिक बातचीत के लिए एक महत्वपूर्ण विचार एक दर्शक दर्शकों की उच्च संभावना या अपेक्षा है।<ref name=":2" />
=== गोरिल्ला बांह ===
=== गोरिल्ला बांह ===
गोरिल्ला आर्म वर्टिकल ओरिएंटेड टच-स्क्रीन या लाइट-पेन के उपयोग का एक साइड-इफेक्ट था। लंबे समय तक उपयोग की अवधि में, उपयोगकर्ताओं के हाथ थकान और/या बेचैनी महसूस करने लगे। इस प्रभाव ने 1980 के दशक में इसकी प्रारम्भिक लोकप्रियता के बावजूद टच-स्क्रीन इनपुट की गिरावट में योगदान दिया।<ref>{{cite web|url=http://www.zdnet.com/windows-7-no-arm-in-it-4010008314/|title=विंडोज 7? इसमें हाथ नहीं है|author=Rupert Goodwins|work=ZDNet}}</ref><ref>{{cite web|url=http://www.catb.org/jargon/html/G/gorilla-arm.html|title=गोरिल्ला बांह|work=catb.org}}</ref>
गोरिल्ला आर्म वर्टिकल ओरिएंटेड टच-स्क्रीन या लाइट-पेन के उपयोग का एक साइड-इफेक्ट था। लंबे समय तक उपयोग की अवधि में, उपयोगकर्ताओं के हाथ थकान और/या बेचैनी महसूस करने लगे। इस प्रभाव ने 1980 के दशक में इसकी प्रारम्भिक लोकप्रियता के बावजूद टच-स्क्रीन इनपुट की गिरावट में योगदान दिया।<ref>{{cite web|url=http://www.zdnet.com/windows-7-no-arm-in-it-4010008314/|title=विंडोज 7? इसमें हाथ नहीं है|author=Rupert Goodwins|work=ZDNet}}</ref><ref>{{cite web|url=http://www.catb.org/jargon/html/G/gorilla-arm.html|title=गोरिल्ला बांह|work=catb.org}}</ref>
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* बॉडी लैंग्वेज का कंप्यूटर प्रोसेसिंग
* बॉडी लैंग्वेज का कंप्यूटर प्रोसेसिंग
* 3 डी मुद्रा अनुमान
* 3 डी मुद्रा अनुमान
* [[पॉइंटिंग डिवाइस जेस्चर|पॉइंटिंग उपकरण जेस्चर]]
* [[पॉइंटिंग डिवाइस जेस्चर|पॉइंटिंग उपकरण संकेत]]  


== संदर्भ ==
== संदर्भ ==

Revision as of 15:02, 29 December 2022

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एक साधारण संकेत पहचान कलन विधि द्वारा बच्चे के हाथ स्थान और आंदोलन का पता लगाया जा रहा है
File:Linux kernel and gaming input-output latency.svg
मिडिलवेयर सामान्य रूप से हावभाव पहचान को संसाधित करता है, फिर उपयोगकर्ता को परिणाम भेजता है।

संकेत की पहचान, कंप्यूटर विज्ञान और भाषा प्रौद्योगिकी में एक विषय है, जिसका लक्ष्य गणितीय कलन विधि के माध्यम से मानव संकेतों की व्याख्या करना है।[1] यह कंप्यूटर दृश्य की एक उपविषय है। संकेत किसी भी शारीरिक गति या अवस्था से उत्पन्न हो सकते हैं, लेकिन सामान्य रूप से चेहरे या हाथ से उत्पन्न होते हैं। क्षेत्र में केंद्रित चेहरे और हाथ के आवेश की पहचान से भावनाओं की पहचान सम्मिलित है, क्योंकि वे सभी भाव होते हैं। उपयोगकर्ता शारीरिक रूप से स्पर्श किए बिना उपकरणों को नियंत्रित करने या उनसे बातचीत करने के लिए सरल संकेत कर सकते हैं। सांकेतिक भाषा की व्याख्या करने के लिए कैमरों और कंप्यूटर दृष्टि कलन विधि का उपयोग करके कई दृष्टिकोण बनाए गए हैं, हालांकि, मुद्रा, चाल, समीपस्थता और मानव व्यवहार की पहचान और भी संकेतों की पहचान तकनीकों का एक विषय है।[2]

संकेतों की पहचान को कंप्यूटर के लिए मानव शरीर की भाषा को समझने के तरीके के रूप में देखा जा सकता है, इस प्रकार पुराने टेक्स्ट उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ या जीयूआई (ग्राफिकल उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ) की तुलना में यन्त्रों और मनुष्यों के बीच एक अच्छे सेतु(bridge) का निर्माण होता है, जो अभी भी कीबोर्ड और माउस के अधिकांश इनपुट को सीमित करता है। और बिना किसी यांत्रिक उपकरण के स्वाभाविक रूप से परस्पर क्रिया करता है।

संक्षिप्त विवरण

संकेत की पहचान विशेषताएं:

  • उच्च सटीकता
  • उच्च स्थिरता
  • किसी उपकरण को खोलने का शीघ्र समय

वर्तमान परिदृश्य में संकेत की पहचान के प्रमुख अनुप्रयोग क्षेत्र हैं।[when?]

संकेतों की पहचान कंप्यूटर दृश्य और मूर्ति प्रोद्योगिकी की तकनीकों से की जा सकती है।[5]

साहित्य में संकेतों या अधिक सामान्य मानव मुद्रा (कंप्यूटर दृष्टि) और कंप्यूटर से जुड़े कैमरों द्वारा आंदोलनों को कैप्चर करने पर कंप्यूटर दृष्टि क्षेत्र में चल रहे कार्य सम्मिलित हैं।[6][7][8][9]

संकेत की पहचान और पेन कंप्यूटिंग: पेन कंप्यूटिंग एक सिस्टम के हार्डवेयर प्रभाव को कम करता है और कीबोर्ड और माऊस जैसे पारंपरिक अंकीय उद्देश्यों से परे नियंत्रण के लिए उपयोग की जाने वाली भौतिक दुनिया की वस्तुओं की सीमा को भी बढ़ाता है। संकेत पहचान शब्द का उपयोग गैर टेक्स्ट इनपुट लिखावट प्रतीकों के लिए अधिक संकीर्ण रूप से संदर्भित करने के लिए किया गया है, जैसे कि ग्राफिक्स टैब्लेट पर अंकन, मल्टीटच संकेत और माउस संकेत पहचान। यह पॉइंटिंग उपकरण कर्सर के साथ प्रतीकों के आरेखण के माध्यम से कंप्यूटर पारस्परिक प्रभाव होते है।[10][11][12]

संकेत प्रकार

कंप्यूटर अंतरापृष्ठ में, दो प्रकार के संकेतों को प्रतिष्ठित किया जाता है:[13] हम ऑनलाइन संकेतों पर विचार करते हैं, जिसे स्केलिंग और घूर्णन जैसे प्रत्यक्ष प्रकलन (कम्प्यूटर) के रूप में भी माना जा सकता है, और इसके विपरीत, ऑफ़लाइन संकेतों को सामान्य रूप से बातचीत समाप्त होने के बाद संसाधित किया जाता है। संदर्भ मेनू को सक्रिय करने के लिए एक वृत्त खींचा जाता है।

  • ऑफलाइन संकेत : वे संकेत जो वस्तु के साथ उपयोगकर्ता पारस्परिक क्रिया के बाद सक्रिय होते हैं। एक उदाहरण मेनू को सक्रिय करने के लिए एक संकेत है।
  • ऑनलाइन संकेतों: प्रत्यक्ष प्रकलन (कम्प्यूटर) संकेतों का उपयोग किसी स्पर्श योग्य वस्तु को मापने या घुमाने के लिए किया जाता है।

टचलेस इंटरफ़ेस

संकेत कंट्रोल के संबंध में टचलेस उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ एक उभरती हुई तकनीक है। टचलेस उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ (टीयूआई) कीबोर्ड, माउस या स्क्रीन को छुए बिना शरीर की गति और संकेतों के माध्यम से कंप्यूटर को कमांड करने की प्रक्रिया है।[14] संकेत कंट्रोल के अलावा टचलेस अंतरापृष्ठ व्यापक रूप से लोकप्रिय हो रहे हैं क्योंकि वे उपकरणों को भौतिक रूप से स्पर्श किए बिना उनसे बातचीत करने की क्षमता प्रदान करते हैं।

टचलेस तकनीक के प्रकार

इस प्रकार के अंतरापृष्ठ का उपयोग करने वाले कई उपकरण हैं जैसे स्मार्टफोन, लैपटॉप, गेम, टीवी और संगीत उपकरण।

एक प्रकार का टचलेस इंटरफ़ेस कंपनी के विज़िटर मैनेजमेंट सिस्टम को सक्रिय करने के लिए स्मार्टफोन की ब्लूटूथ कनेक्टिविटी का उपयोग करता है। यह COVID-19 महामारी के समय जैसे इंटरफ़ेस को छूने से रोकता है।[15]

इनपुट उपकरण

किसी व्यक्ति की गतिविधियों को ट्रैक करने और यह निर्धारित करने की क्षमता कि वे कौन से संकेतों का प्रदर्शन कर रहे हैं, विभिन्न उपकरणों के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है। काइनेटिक उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ (केयूआई) एक उभरते हुए प्रकार के उपयोगकर्ता अंतरापृष्ठ हैं जो उपयोगकर्ताओं को वस्तुओं और निकायों की गति के माध्यम से कंप्यूटिंग उपकरणों के साथ बातचीत करने की अनुमति देते हैं।[citation needed] KUI के उदाहरणों में मूर्त उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस और गति-जागरूक गेम जैसे Wiiऔर Microsoft के Kinect, और अन्य इंटरैक्टिव प्रोजेक्ट सम्मिलित हैं।[16]

हालांकि छवि/वीडियो-आधारित संकेत पहचान में बड़ी मात्रा में शोध किया गया है, कार्यान्वयन के बीच उपयोग किए जाने वाले उपकरणों और वातावरण में कुछ भिन्नता है।

  • वायर्ड दस्ताने। ये कंप्यूटर को चुंबकीय या जड़त्वीय ट्रैकिंग उपकरणों का उपयोग करके हाथों की स्थिति और घुमाव के बारे में इनपुट प्रदान कर सकते हैं। इसके अलावा, कुछ दस्ताने उच्च स्तर की सटीकता (5-10 डिग्री) के साथ उंगली झुकने का पता लगा सकते हैं, या यहां तक ​​​​कि उपयोगकर्ता को हैप्टिक फीडबैक भी प्रदान कर सकते हैं, जो स्पर्श की भावना का अनुकरण है। पहला व्यावसायिक रूप से उपलब्ध हैंड-ट्रैकिंग ग्लोव-टाइप उपकरण डेटाग्लोव था,[17] एक ग्लोव-टाइप उपकरण जो हाथ की स्थिति, मूवमेंट और फिंगर बेंडिंग का पता लगा सकता था। यह हाथ के पीछे नीचे चलने वाले फाइबर ऑप्टिक केबल का उपयोग करता है। हल्की स्पंदन पैदा होती है और जब उंगलियां मुड़ी होती हैं, तो छोटी-छोटी दरारों से प्रकाश रिसता है, और नुकसान दर्ज किया जाता है, जिससे हाथ की मुद्रा का अनुमान लगाया जाता है।
  • गहराई से अवगत कैमरे। संरचित प्रकाश या टाइम-ऑफ-फ्लाइट कैमरा जैसे विशेष कैमरों का उपयोग करके, कैमरे के माध्यम से कम दूरी पर जो कुछ देखा जा रहा है, उसका गहराई से नक्शा तैयार किया जा सकता है, और जो देखा जा रहा है, उसके 3D प्रतिनिधित्व का अनुमान लगाने के लिए इस डेटा का उपयोग करें। ये अपनी कम दूरी की क्षमताओं के कारण हाथ के संकेतों का पता लगाने के लिए प्रभावी हो सकते हैं।[18]
  • स्टीरियो कैमरे। दो कैमरों का उपयोग करके जिनके संबंध एक दूसरे से ज्ञात हैं, कैमरों के आउटपुट से एक 3D प्रतिनिधित्व का अनुमान लगाया जा सकता है। कैमरों के संबंधों को प्राप्त करने के लिए,पहली पट्टी या अवरक्त एमिटर जैसे पोजिशनिंग संदर्भ का उपयोग किया जा सकता है।[19] प्रत्यक्ष गति माप (6D-दृष्टि) के संयोजन में संकेतों का सीधे पता लगाया जा सकता है।
  • संकेत पर आधारित नियंत्रक। ये नियंत्रक शरीर के विस्तार के रूप में कार्य करते हैं ताकि जब संकेतों का प्रदर्शन किया जाए, तो उनकी कुछ गति को सॉफ्टवेयर द्वारा आसानी से पकड़ा जा सके। हाव-भाव आधारित गति पकड़ने का एक उदाहरण स्केलेटल हाथ ट्रैकिंग के माध्यम से है, जिसे आभासी वास्तविकता और संवर्धित वास्तविकता अनुप्रयोगों के लिए विकसित किया जा रहा है। इस तकनीक का एक उदाहरण ट्रैकिंग कंपनियों यूसेन्स और गेस्टिगॉन द्वारा दिखाया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को नियंत्रकों के बिना अपने परिवेश के साथ बातचीत करने की अनुमति देती हैं।[20][21]
  • वाई-फाई संवेदन[22]

इसका एक अन्य उदाहरण माउस संकेत ट्रैकिंग है, जहां माउस की गति को किसी व्यक्ति के हाथ से खींचे जाने वाले प्रतीक से जोड़ा जाता है, जो संकेतों का प्रतिनिधित्व करने के लिए समय के साथ त्वरण में परिवर्तन का अध्ययन कर सकता है।[23][24][25] सॉफ्टवेयर मानव कंपन और असावधानीपूर्ण गतिविधि के लिए भी क्षतिपूर्ति करता है।।[26][27][28] इन स्मार्ट लाइट एमिटिंग क्यूब के सेंसर का इस्तेमाल हाथों और उंगलियों के साथ-साथ आस-पास की अन्य वस्तुओं को महसूस करने के लिए किया जा सकता है और डेटा को प्रोसेस करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। अधिकांश अनुप्रयोग संगीत और ध्वनि संश्लेषण में हैं,[29] लेकिन अन्य क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है।

  • सिंगल कैमरा। संकेतों की पहचान के लिए एक मानक 2डी कैमरे का उपयोग किया जा सकता है जहां छवि-आधारित पहचान के अन्य रूपों के लिए संसाधन/पर्यावरण सुविधाजनक नहीं होगा। पहले यह सोचा जाता था कि एक सिंगल कैमरा स्टीरियो या डेप्थ-अवेयर कैमरों जितना प्रभावी नहीं हो सकता है, लेकिन कुछ कंपनियां इस थ्योरी को चुनौती दे रही हैं। एक मानक 2D कैमरे का उपयोग करके सॉफ़्टवेयर-आधारित संकेत पहचान तकनीक जो जटिल हाथ के संकेतों का पता लगा सकती है।

कलन विधि

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संकेतों को ट्रैक करने और उनका विश्लेषण करने के विभिन्न तरीके मौजूद हैं, और ऊपर दिए गए आरेख में कुछ बुनियादी लेआउट दिए गए हैं। उदाहरण के लिए, वॉल्यूमेट्रिक प्रारूप एक विस्तृत विश्लेषण के लिए आवश्यक आवश्यक जानकारी देते हैं, हालांकि, वे कम्प्यूटेशनल शक्ति के मामले में बहुत गहन साबित होते हैं और वास्तविक समय के विश्लेषण के लिए लागू करने के लिए और तकनीकी विकास की आवश्यकता होती है। दूसरी ओर, उपस्थिति-आधारित प्रारूप को संसाधित करना आसान होता है, लेकिन सामान्य रूप से मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के लिए आवश्यक सामान्यता की कमी होती है।

इनपुट डेटा के प्रकार के आधार पर, संकेत की व्याख्या करने का तरीका अलग-अलग तरीकों से किया जा सकता है। हालाँकि, अधिकांश तकनीकें 3D समन्वय प्रणाली में दर्शाए गए प्रमुख बिंदुओं पर निर्भर करती हैं। इनकी सापेक्ष गति के आधार पर, इनपुट की गुणवत्ता और एल्गोरिथम के दृष्टिकोण के आधार पर संकेत उच्च सटीकता के साथ पता लगाया जा सकता है।

शरीर के आंदोलनों की व्याख्या करने के लिए, उन्हें सामान्य गुणों के अनुसार वर्गीकृत करना पड़ता है और संदेश आंदोलनों को व्यक्त किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सांकेतिक भाषा में, प्रत्येक संकेत एक शब्द या वाक्यांश का प्रतिनिधित्व करता है।

कुछ साहित्य संकेतों की पहचान में 2 अलग-अलग दृष्टिकोणों को अलग करते हैं: एक 3D प्रारूप -आधारित और एक उपस्थिति-आधारित।[30] हथेली की स्थिति या संयुक्त कोण जैसे कई महत्वपूर्ण पैरामीटर प्राप्त करने के लिए सबसे प्रमुख विधि शरीर के अंगों के प्रमुख तत्वों की 3D जानकारी का उपयोग करती है। दूसरी ओर, प्रकटन-आधारित प्रणालियाँ प्रत्यक्ष व्याख्या के लिए छवियों या वीडियो का उपयोग करती हैं।

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एक वास्तविक हाथ (बाएं) को 3D जाल संस्करण (दाएं) में कोने और रेखाओं के संग्रह के रूप में व्याख्या की जाती है, और संकेत संकेत करने के लिए सॉफ्टवेयर उनकी सापेक्ष स्थिति और बातचीत का उपयोग करता है।

3D प्रारूप -आधारित कलन विधि

3D प्रारूप दृष्टिकोण वॉल्यूमेट्रिक या कंकाल प्रारूप या यहां तक ​​कि दोनों के संयोजन का उपयोग कर सकता है। कंप्यूटर एनीमेशन उद्योग में और कंप्यूटर दृष्टि उद्देश्यों के लिए वॉल्यूमेट्रिक दृष्टिकोण का अत्यधिक उपयोग किया गया है। प्रारूप सामान्य रूप से जटिल 3D सतहों से बनाए जाते हैं, जैसे NURBS या बहुभुज जाल।

इस पद्धति का दोष यह है कि यह बहुत कम्प्यूटेशनल रूप से गहन है, और रीयल-टाइम विश्लेषण के लिए सिस्टम अभी भी विकसित होना बाकी है। फिलहाल, एक अधिक दिलचस्प दृष्टिकोण व्यक्ति के सबसे महत्वपूर्ण शरीर के अंगों (उदाहरण के लिए बाहों और गर्दन के लिए सिलेंडर, सिर के लिए गोले) के लिए साधारण आदिम वस्तुओं को मैप करना होगा और विश्लेषण करना होगा कि ये एक दूसरे के साथ कैसे बातचीत करते हैं। इसके अलावा, कुछ अमूर्त संरचनाएं जैसे सुपर क्वाड्रिक्स औरसामान्यीकृत सिलेंडर शरीर के अंगों को अनुमानित करने के लिए और भी उपयुक्त हो सकते हैं।

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कंकाल संस्करण (दाएं) हाथ (बाएं) को प्रभावी ढंग से प्रारूप िंग कर रहा है। इसमें वॉल्यूमेट्रिक संस्करण की तुलना में कम पैरामीटर हैं और इसकी गणना करना आसान है, जिससे यह रीयल-टाइम संकेत विश्लेषण सिस्टम के लिए उपयुक्त है।

कंकाल-आधारित कलन विधि

3D प्रारूप के गहन प्रसंस्करण का उपयोग करने और बहुत सारे मापदंडों से निपटने के बजाय, खंड लंबाई के साथ संयुक्त कोण मापदंडों के सरलीकृत संस्करण का उपयोग कर सकते हैं। इसे शरीर के कंकाल प्रतिनिधित्व के रूप में जाना जाता है, जहां व्यक्ति के आभासी कंकाल की गणना की जाती है और शरीर के कुछ हिस्सों को कुछ खंडों में मैप किया जाता है। यहां विश्लेषण इन खंडों की स्थिति और अभिविन्यास और उनमें से प्रत्येक के बीच संबंध का उपयोग करके किया जाता है (उदाहरण के लिए जोड़ों और सापेक्ष स्थिति या अभिविन्यास के बीच का कोण)

कंकाल प्रारूप का उपयोग करने के लाभ:

  • एल्गोरिद्म तेज़ होते हैं क्योंकि केवल प्रमुख पैरामीटरों का विश्लेषण किया जाता है।
  • टेम्प्लेट डेटाबेस के विरुद्ध पैटर्न मिलान संभव है
  • प्रमुख बिंदुओं का उपयोग करने से पता लगाने वाले कार्यक्रम को शरीर के महत्वपूर्ण हिस्सों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है
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ये बाइनरी सिल्हूट (बाएं) या समोच्च (दाएं) चित्र उपस्थिति-आधारित कलन विधि के लिए विशिष्ट इनपुट का प्रतिनिधित्व करते हैं। उनकी तुलना अलग-अलग हाथ के टेम्प्लेट से की जाती है और यदि वे मेल खाते हैं, तो संवाददाता हावभाव का अनुमान लगाया जाता है।

रूप-आधारित प्रारूप

ये प्रारूप अब शरीर के स्थानिक प्रतिनिधित्व का उपयोग नहीं करते हैं, क्योंकि वे टेम्प्लेट डेटाबेस का उपयोग करके सीधे छवियों या वीडियो से पैरामीटर प्राप्त करते हैं। कुछ शरीर के मानव भागों, विशेष रूप से हाथों के विकृत 2डी टेम्पलेट्स पर आधारित हैं। विरूपणीय टेम्प्लेट किसी वस्तु की रूपरेखा पर बिंदुओं के समूह होते हैं, जिनका उपयोग वस्तु की रूपरेखा सन्निकटन के लिए प्रक्षेप नोड के रूप में किया जाता है। सबसे सरल प्रक्षेप कार्यों में से एक रैखिक है, जो बिंदु सेट, बिंदु परिवर्तनशीलता मापदंडों और बाहरी विरूपण से एक औसत आकार करता है। ये टेम्प्लेट-आधारित प्रारूप ज्यादातर हैंड-ट्रैकिंग के लिए उपयोग किए जाते हैं, लेकिन इन्हें सरल संकेत वर्गीकरण के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है।

उपस्थिति-आधारित प्रारूप का उपयोग करके संकेत का पता लगाने का दूसरा तरीका संकेत टेम्प्लेट के रूप में इमेज सीक्वेंस का उपयोग करता है। इस पद्धति के पैरामीटर या तो स्वयं चित्र हैं, या इनसे प्राप्त कुछ विशेषताएं हैं। अधिकांश समय, केवल एक (मोनोस्कोपिक) या दो (स्टीरियोस्कोपिक) दृश्यों का उपयोग किया जाता है।

विद्युतपेशीलेखन-आधारित प्रारूप

इलेक्ट्रोमोग्राफी (ईएमजी) शरीर में मांसपेशियों द्वारा उत्पादित विद्युत संकेतों के अध्ययन से संबंधित है। हाथ की मांसपेशियों से प्राप्त डेटा के वर्गीकरण के माध्यम से, क्रिया को वर्गीकृत करना संभव है और इस प्रकार संकेत बाहरी सॉफ़्टवेयर में इनपुट करता है।[1]उपभोक्ता ईएमजी उपकरण गैर-इनवेसिव दृष्टिकोण जैसे हाथ या पैर बैंड और ब्लूटूथ के माध्यम से कनेक्ट करने की अनुमति देते हैं। इसके कारण, ईएमजी को दृश्य विधियों पर एक फायदा है क्योंकि उपयोगकर्ता को इनपुट देने के लिए कैमरे का सामना करने की आवश्यकता नहीं होती है, जिससे आंदोलन की अधिक स्वतंत्रता मिलती है।

चुनौतियां

संकेत रिकग्निशन सॉफ़्टवेयर की सटीकता और उपयोगिता से जुड़ी कई चुनौतियाँ हैं। छवि-आधारित संकेत पहचान के लिए, उपयोग किए गए उपकरण और छवि शोर की सीमाएँ हैं। छवियां या वीडियो लगातार प्रकाश में या एक ही स्थान पर नहीं हो सकते हैं। पृष्ठभूमि में आइटम या उपयोगकर्ताओं की विशिष्ट विशेषताएं पहचान को और अधिक कठिन बना सकती हैं।

छवि-आधारित संकेत पहचान के लिए विभिन्न प्रकार के कार्यान्वयन भी सामान्य उपयोग के लिए प्रौद्योगिकी की व्यवहार्यता के लिए समस्याएँ पैदा कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक कैमरे के लिए कैलिब्रेट किया गया कलन विधि दूसरे कैमरे के लिए काम नहीं कर सकता है। पृष्ठभूमि शोर की मात्रा भी ट्रैकिंग और पहचान की कठिनाइयों का कारण बनती है, खासकर जब रोड़ा (आंशिक और पूर्ण) होता है। इसके अलावा, कैमरे से दूरी, और कैमरे का रिज़ॉल्यूशन और गुणवत्ता भी पहचान सटीकता में भिन्नता का कारण बनती है।

दृश्य संवेदकों द्वारा मानव संकेतों को पकड़ने के लिए, जटिल कंप्यूटर दृष्टि विधियों की भी आवश्यकता होती है,

उदाहरण के लिए हाथ की ट्रैकिंग और हाथ की मुद्रा पहचान के लिए[31][32][33][34][35][36][37][38][39] या सिर की गतिविधियों, चेहरे के भावों या टकटकी की दिशा को कैप्चर करने के लिए।

सामाजिक स्वीकार्यता

स्मार्टफोन और स्मार्टवॉच जैसे उपभोक्ता मोबाइल उपकरणों पर संकेत अंतरापृष्ठ को अपनाने की एक महत्वपूर्ण चुनौती संकेत ल इनपुट की सामाजिक स्वीकार्यता के निहितार्थ से उपजी है। जबकि संकेत कई नए फॉर्म-फैक्टर कंप्यूटरों पर तेज और सटीक इनपुट की सुविधा प्रदान कर सकते हैं, उनका गोद लेना और उपयोगिता अधिकांश तकनीकी कारकों के बजाय सामाजिक कारकों द्वारा सीमित होती है। इसके लिए, संकेत इनपुट विधियों के डिजाइनर विभिन्न सामाजिक संदर्भों में संकेतों को करने के लिए तकनीकी विचारों और उपयोगकर्ता की इच्छा दोनों को संतुलित करने की कोशिश कर सकते हैं।[40] इसके अलावा, विभिन्न उपकरण हार्डवेयर और सेंसिंग मैकेनिज्म विभिन्न प्रकार के पहचानने योग्य संकेतों का समर्थन करते हैं।

मोबाइल उपकरण

मोबाइल और छोटे फॉर्म-फैक्टर उपकरणों पर संकेत अंतरापृष्ठ अधिकांश गति संवेदक जैसे जड़त्वीय मापन इकाइयों (आईएमयू) की उपस्थिति से समर्थित होते हैं। इन उपकरणों पर, संकेत सेंसिंग इन मोशन सेंसर द्वारा पहचाने जाने में सक्षम मूवमेंट-आधारित संकेत करने वाले उपयोगकर्ताओं पर निर्भर करता है। यह संभावित रूप से सूक्ष्म या निम्न-गति संकेतों से संकेतों को कैप्चर करना चुनौतीपूर्ण बना सकता है, क्योंकि उन्हें प्राकृतिक आंदोलनों या शोर से अलग करना मुश्किल हो सकता है। संकेतों की प्रयोज्यता के एक सर्वेक्षण और अध्ययन के माध्यम से, शोधकर्ताओं ने पाया कि संकेत जो सूक्ष्म गति को सम्मिलित करते हैं, जो मौजूदा तकनीक के समान दिखाई देते हैं, हर क्रिया के समान दिखते हैं या महसूस करते हैं, और जो सुखद हैं, उपयोगकर्ताओं द्वारा स्वीकार किए जाने की अधिक संभावना है, जबकि संकेतों जो दिखते हैं अजीब, प्रदर्शन करने में असहज हैं, संचार में हस्तक्षेप करते हैं, या असामान्य गतिविधि में सम्मिलित होने के कारण उपयोगकर्ताओं द्वारा उनके उपयोग को अस्वीकार करने की अधिक संभावना होती है।[40] मोबाइल उपकरण संकेतों की सामाजिक स्वीकार्यता हावभाव और सामाजिक संदर्भ की स्वाभाविकता पर बहुत अधिक निर्भर करती है।

ऑन-बॉडी और पहनने योग्य कंप्यूटर

पहनने योग्य कंप्यूटर सामान्य रूप से पारंपरिक मोबाइल उपकरणों से भिन्न होते हैं, जिसमें उनका उपयोग और इंटरैक्शन स्थान उपयोगकर्ता के शरीर पर होता है। इन संदर्भों में, संकेत अंतरापृष्ठ पारंपरिक इनपुट विधियों पर पसंद किए जा सकते हैं, क्योंकि उनका छोटा आकारटच स्क्रीन या कंप्यूटर कीबोर्ड को कम आकर्षक बनाता है। फिर भी, जब संकेतों पर बातचीत की बात आती है, तो वे मोबाइल उपकरणों के समान सामाजिक स्वीकार्यता बाधाओं में से कई को साझा करते हैं। हालांकि, पहनने योग्य कंप्यूटरों को दृष्टि से छिपाने या अन्य रोजमर्रा की वस्तुओं में एकीकृत करने की संभावना, जैसे कि कपड़े, संकेतों को आम कपड़ों की बातचीत की नकल करने की अनुमति देते हैं, जैसे कि शर्ट कॉलर को समायोजित करना या किसी की सामने की पैंट की जेब को रगड़ना।[41][42] पहनने योग्य कंप्यूटर इंटरैक्शन के लिए एक प्रमुख विचार उपकरण प्लेसमेंट और इंटरैक्शन के लिए स्थान है। संयुक्त राज्य अमेरिका और दक्षिण कोरिया में पहनने योग्य उपकरण पारस्परिक क्रिया के प्रति तीसरे पक्ष के दृष्टिकोण की खोज करने वाले एक अध्ययन में पुरुषों और महिलाओं के पहनने योग्य कंप्यूटिंग उपयोग की धारणा में अंतर पाया गया, आंशिक रूप से सामाजिक रूप से संवेदनशील माने जाने वाले शरीर के विभिन्न क्षेत्रों के कारण।[42] ऑन-बॉडी अनुमानित अंतरापृष्ठ की सामाजिक स्वीकार्यता की जांच करने वाले एक अन्य अध्ययन में समान परिणाम पाए गए, दोनों अध्ययनों में कमर, कमर और ऊपरी शरीर (महिलाओं के लिए) के आसपास लेबलिंग क्षेत्रों को कम से कम स्वीकार्य माना गया, जबकि प्रकोष्ठ और कलाई के आसपास के क्षेत्रों को सबसे अधिक स्वीकार्य माना गया।[43]

सार्वजनिक प्रतिष्ठान

सार्वजनिक प्रतिष्ठान, जैसे कि इंटरैक्टिव सार्वजनिक प्रदर्शन, सूचना तक पहुंच की अनुमति देते हैं और सार्वजनिक सेटिंग्स जैसे संग्रहालयों, दीर्घाओं और थिएटरों में इंटरैक्टिव मीडिया प्रदर्शित करते हैं।[44] जबकि टच स्क्रीन सार्वजनिक प्रदर्शन के लिए इनपुट का एक लगातार रूप है, संकेत अंतरापृष्ठ अतिरिक्त लाभ प्रदान करते हैं जैसे कि बेहतर स्वच्छता, दूर से बातचीत, बेहतर खोज, और प्रदर्शनकारी बातचीत का पक्ष ले सकते हैं।[41] सार्वजनिक प्रदर्शनों के साथ सांकेतिक बातचीत के लिए एक महत्वपूर्ण विचार एक दर्शक दर्शकों की उच्च संभावना या अपेक्षा है।[44]

गोरिल्ला बांह

गोरिल्ला आर्म वर्टिकल ओरिएंटेड टच-स्क्रीन या लाइट-पेन के उपयोग का एक साइड-इफेक्ट था। लंबे समय तक उपयोग की अवधि में, उपयोगकर्ताओं के हाथ थकान और/या बेचैनी महसूस करने लगे। इस प्रभाव ने 1980 के दशक में इसकी प्रारम्भिक लोकप्रियता के बावजूद टच-स्क्रीन इनपुट की गिरावट में योगदान दिया।[45][46] हाथ की थकान और गोरिल्ला बांह के साइड इफेक्ट को मापने के लिए, शोधकर्ताओं ने कंज्यूम्ड एंड्योरेंस नामक एक तकनीक विकसित की।[47][48]

यह भी देखें

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  47. ↑ Hincapié-Ramos, J.D., Guo, X., Moghadasian, P. and Irani. P. 2014. "Consumed Endurance: A Metric to Quantify Arm Fatigue of Mid-Air Interactions". In Proceedings of the 32nd annual ACM conference on Human factors in computing systems (CHI '14). ACM, New York, NY, USA, 1063–1072. DOI=10.1145/2556288.2557130
  48. ↑ Hincapié-Ramos, J.D., Guo, X., and Irani, P. 2014. "The Consumed Endurance Workbench: A Tool to Assess Arm Fatigue During Mid-Air Interactions". In Proceedings of the 2014 companion publication on Designing interactive systems (DIS Companion '14). ACM, New York, NY, USA, 109-112. DOI=10.1145/2598784.2602795


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