Google ने रीयल टाइम में वेब के साथ सहभागिता करने के लिए AI जेस्चर पहचानकर्ता की घोषणा की
संक्षेप में
Google ने AI-पावर्ड जेस्चर रिकग्निशन सिस्टम Airfinger की घोषणा की है जो उपयोगकर्ताओं को हाथ के इशारों का उपयोग करके वास्तविक समय में वेब के साथ बातचीत करने की अनुमति देगा।
यह हाथ के इशारों को सटीक रूप से पहचानने के लिए कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग के संयोजन का उपयोग करता है, जिससे यह उपयोगकर्ताओं की व्यापक श्रेणी के लिए अधिक किफायती और सुलभ हो जाता है।
एयरफिंगर वर्तमान में सात अलग-अलग इशारों को पहचानने में सक्षम है, लेकिन Google पहले से ही अपने प्रदर्शन का विस्तार करने पर काम कर रहा है।
Google ने एक नए AI-पावर्ड जेस्चर रिकग्निशन सिस्टम की घोषणा की है जो उपयोगकर्ताओं को केवल हाथ के इशारों का उपयोग करके वास्तविक समय में वेब के साथ इंटरैक्ट करने की अनुमति देगा। सिस्टम, जिसे एयरफिंगर कहा जाता है, अभी भी प्रारंभिक विकास में है, लेकिन जिस तरह से हम अपने उपकरणों के साथ बातचीत करते हैं, उसमें क्रांति लाने की क्षमता है।
एयरफिंगर सटीक रूप से कंप्यूटर विजन और मशीन लर्निंग के संयोजन का उपयोग करता है हाथ के इशारों को पहचानें, बिना किसी स्क्रीन या कीबोर्ड को छुए वेबसाइटों को नेविगेट करना, गेम खेलना और स्मार्ट होम डिवाइस को नियंत्रित करना संभव बनाता है। विकलांग लोगों को नए तरीकों से मोबाइल उपकरणों का उपयोग करने की अनुमति देते हुए, इस तकनीक का अभिगम्यता के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव हो सकता है।
एयरफिंगर उसी मूल सिद्धांत का उपयोग करता है जैसे कि अन्य जेस्चर रिकग्निशन सिस्टम, जैसे माइक्रोसॉफ्ट किनेक्ट या लीप मोशन कंट्रोलर। हालाँकि, हार्डवेयर के एक समर्पित टुकड़े का उपयोग करने के बजाय, Airfinger स्मार्टफोन या टैबलेट पर फ्रंट-फेसिंग कैमरा का उपयोग करता है। यह उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए इसे और अधिक किफायती और सुलभ बनाता है। स्मार्टफोन या टैबलेट पर फ्रंट-फेसिंग कैमरे के एयरफिंगर के उपयोग का अर्थ यह भी है कि इसे चलते-फिरते इस्तेमाल किया जा सकता है, जिससे यह प्रस्तुतियों या बैठकों के लिए आदर्श हो सकता है, जहां एक पारंपरिक इशारा पहचान प्रणाली उपलब्ध या व्यावहारिक नहीं हो सकती है। इसके अतिरिक्त, सॉफ्टवेयर को इसकी सटीकता में सुधार करने और संगत उपकरणों की अपनी सीमा का विस्तार करने के लिए लगातार अद्यतन किया जा रहा है।
फिलहाल, एयरफिंगर केवल सात अलग-अलग इशारों को पहचानने में सक्षम है: 👍, 👎, ✌️, ☝️, ✊, 👋, और 🤟। हालाँकि, Google पहले से ही अपने प्रदर्शनों की सूची के विस्तार पर काम कर रहा है। कंपनी सिस्टम की सटीकता के साथ-साथ कम रोशनी की स्थिति में काम करने की क्षमता में सुधार करने पर भी काम कर रही है। Google का लक्ष्य एयरफिंगर को अधिक जटिल इशारों को पहचानने में सक्षम बनाना है और अंत में, सांकेतिक भाषा। इससे विकलांग लोगों को बहुत लाभ होगा जो अपने संचार के प्राथमिक साधन के रूप में सांकेतिक भाषा पर भरोसा करते हैं।
मीडियापाइप ऐसे इशारों को डिफ़ॉल्ट प्रशिक्षण मॉडल के साथ पहचान सकता है:
- बंद मुट्ठी (
Closed_Fist) - खुली हथेली (
Open_Palm) - ऊपर की ओर करना (
Pointing_Up) - नाकामयाबी (
Thumb_Down) - थम्स अप (
Thumb_Up) - विजय (
Victory) - प्यार (
ILoveYou)
Google ने इसे जनता के लिए उपलब्ध कराया है GitHub. हालांकि, तथ्य यह है कि कंपनी की आर एंड डी टीम द्वारा पहले से ही काम किया जा रहा है, यह बताता है कि यह Google के लिए प्राथमिकता है। सौभाग्य से, हम निकट भविष्य में एयरफिंगर को उपकरणों के लिए रोल आउट होते देखेंगे।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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