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Kinect的系統中生成的識別器可以在實際應用中識別目標手勢
  Kinect中的系統依賴于一組原始的理想輸出(也就是最初標記的數據)來生成識別器(機器生成的代碼)。而生成的識別器可以在實際應用中識別目標手勢。
  同時,你很快就會發現要計算上一步中選定的特性會變成一個大數據問題。30幀每秒的測試視頻每小時的幀數超過10萬,而每幀的像素數大約是30萬個(新版Kinect還要多)。
  即使你只是關注手部周圍128×128的目標區域,那么每只手上要分析的像素點也超過1.6萬個——也就是每幀6.4萬個(出現了4只手)。爾后你將提取出來的特性輸入到機器學習系統(應該叫眾多的開放系統的變體)中。
  Sol沒有跟我們糾結各種機器學習算法間的區別,只是簡單說明只要有足夠的數據不同算法也會得到相近的結果(這點很容易理解)。在他們的項目中,他們采用的是ID3算法來創建決策樹。ID3算法計算每個屬性的信息增益,并選取具有最高增益的屬性作為給定集合的測試屬性。
  如果最初選定的特性足以完成一個動作識別的判斷,那么系統生成的代碼就會在更多的“底層事實”上跑過。反之,你就要撤回到特性選擇的這一步。
  許多關于機器學習的研究論文最后都以“手指朝上,手指場下”這樣的測試方法草草收尾。但對于Kinect這樣的消費級產品,Sol表示這遠遠不夠。為了達到推向市場的高標準,微軟采用了數千種測試條目并且開發了配套工具來分析不同類型的錯誤,從而回過頭來改善算法。他用了手的速率舉例:很顯然當手部快速移動時,捕捉到的手的位置信息會有比較大的偏差——所以抓握動作的識別算法還需要將這一點考慮進去。
  在測試中,因為要分析大量的幀數,所以即使是識別正確率達到99.9%,測試的結果還是會在每小時內大量出錯。每次針對這些小故障的更新都需要對識別器(也就是用于動作識別的代碼)進行幾處改動。
  Sol提到其中的一項更新就是區別左右手的圖像識別,兩者不能被當成鏡像對應,因為左右手的光線和陰影是不對稱的。



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