客座博文，發(fā)布人：SignAll | MediaPipe 團(tuán)隊(duì)

請注意，以下內(nèi)容中體現(xiàn)的信息、用途及應(yīng)用完全是 SignAll 客座作者的觀點(diǎn)。

SignAll SDK：使用 MediaPipe 的手語接口現(xiàn)對開發(fā)者開放

當(dāng) Google 發(fā)布第一個(gè)基于 MediaPipe 的設(shè)備端手部追蹤技術(shù)時(shí)，它便成為了開發(fā)者構(gòu)建手語識別解決方案應(yīng)用的基礎(chǔ)。Google 之后對這個(gè)手部跟蹤解決方案的進(jìn)一步更新，將其準(zhǔn)確率提升至其他技術(shù)所無法達(dá)到的水平。

SignAll 是一家研發(fā)手語翻譯技術(shù)的初創(chuàng)公司，致力于為失聰人士普及手語翻譯，讓他們能夠與聽力正常的人群以及計(jì)算機(jī)進(jìn)行交流。SignAll 的產(chǎn)品采用了復(fù)雜的多攝像頭設(shè)置和帶有彩色標(biāo)記的手套，廣泛用于美國的通信和教育領(lǐng)域。

雖然手語的復(fù)雜性不僅限于手形（還包括面部特征、肢體、語法等），但準(zhǔn)確追蹤手部確實(shí)已經(jīng)給預(yù)處理程序（即計(jì)算機(jī)視覺）造成了巨大阻礙。MediaPipe 為 SignAll 的解決方案提供了更多可能性，不僅能夠免除手套，還可以使用單攝像頭設(shè)置。SignAll 已經(jīng)宣布針對此類型開放首版 SDK，所以開發(fā)者現(xiàn)在能夠在自己的應(yīng)用中啟用手語輸入。

SignAll

https://www.signall.us/

開放首版 SDK

https://signall.us/sdk

近期，該公司在 App Store 上發(fā)布了一個(gè)互動式教育應(yīng)用，該應(yīng)用可以讓用戶通過即時(shí)反饋來練習(xí)手語，還能夠展現(xiàn)出 SDK 的潛力。

SignAll 與 MediaPipe Hands

我們的系統(tǒng)在手語識別方面采用多個(gè)數(shù)據(jù)層，各層數(shù)據(jù)的抽象性越來越高。低級數(shù)據(jù)層從 2D 和 3D 攝像頭中提取關(guān)鍵的手部、軀體和面部數(shù)據(jù)。在我們的第一個(gè)實(shí)現(xiàn)中，此數(shù)據(jù)層會檢測手套的顏色，并創(chuàng)建 3D 手部數(shù)據(jù)。將其替換為 MediaPipe Hands（MediaPipe Pose 和 MediaPipe Face Mesh 作為補(bǔ)充）具有顛覆性的重要意義，因?yàn)槟悴辉傩枰痔谆蛱厥夤饩€來使用我們的系統(tǒng)。

MediaPipe Hands

https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands.html

MediaPipe Pose

https://google.github.io/mediapipe/solutions/pose.html

MediaPipe Face Mesh

https://google.github.io/mediapipe/solutions/face_mesh.html

如上文所述，我們使用了多個(gè)帶有深度傳感器的攝像頭，并在實(shí)際中對這些傳感器進(jìn)行了校準(zhǔn)。相較于本地?cái)z像頭或張量空間，這種方法能夠?qū)崿F(xiàn)更加準(zhǔn)確的 3D 世界空間探測，但每個(gè)攝像頭都需要進(jìn)行手部特征點(diǎn)檢測。攝像頭的位置和屏幕方向各不相同，因此可以實(shí)現(xiàn)更高的手部可視頻率，因?yàn)閺囊粋€(gè)攝像頭的角度來看，手部可能會被另外一只手遮擋，但從另一個(gè)攝像頭的角度來看，可能并不存在遮擋。

接下來的步驟是過濾數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)平滑處理，以復(fù)制彩色手套標(biāo)記提供的精確測量值。雖然 SignAll 的標(biāo)記與 MediaPipe 提供的界標(biāo)不同，但我們使用了手部模型并根據(jù)界標(biāo)生成彩色標(biāo)記。因此，新的動作捕捉數(shù)據(jù)與之前的數(shù)據(jù)完全兼容。

雖然我們主要關(guān)注手部，但我們同時(shí)整合了 MediaPipe Pose 和 MediaPipe Face Mesh。即便在彼此接觸，或距離很近的情況下，姿態(tài)界標(biāo)都能提供準(zhǔn)確的手部姿態(tài)信息。

雖然這兩個(gè)版本的動作捕捉是兼容的，但工件的性質(zhì)不同：一種是直接測量各個(gè)標(biāo)記，另一種是根據(jù)全局檢測的手部模擬標(biāo)記。因?yàn)榇嬖诓町悾晕覀儽仨氃诟邔蛹墝?shù)進(jìn)行優(yōu)化。另一方面，我們?nèi)钥梢岳梦覀兊拇笮褪终Z數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行無手套配置。我們可以通過替換低級數(shù)據(jù)，優(yōu)化高級數(shù)據(jù)，以無手套形式測試我們的系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)無手套化，對于手語識別技術(shù)的全球推廣具有重要意義。

使用 MediaPipe 框架的 SignAll 系統(tǒng)

將 MediaPipe Hands 整合至系統(tǒng)后，我們還希望能夠利用 MediaPipe 框架在多個(gè)平臺上提供的自定義和擴(kuò)容機(jī)會。這樣我們不僅可以用 Python 原型化我們的狀態(tài)研究方法，而且還可以為 Windows、iOS、Android 甚至 Web 提供最終用戶解決方案。

由于我們的模塊圖系統(tǒng)和 MediaPipe 的計(jì)算圖之間具有相似性，現(xiàn)有的處理單元只需稍作修改就可以在這個(gè)新框架中重用。盡管如此，擴(kuò)展平臺組還面臨著其他挑戰(zhàn)，例如在大多數(shù)情況下我們只能使用單個(gè) 2D 攝像頭而不是經(jīng)過校準(zhǔn)的多攝像頭系統(tǒng)。

我們開發(fā)并使用的模型、算法和技術(shù)，主要是為了在 3D 全局世界中處理動作捕捉數(shù)據(jù)。毫無疑問，從單攝像頭設(shè)置中提取的數(shù)據(jù)達(dá)不到同樣的詳細(xì)程度。所以我們必須對實(shí)現(xiàn)進(jìn)行一些調(diào)整，微調(diào)算法并添加一些額外邏輯（例如，動態(tài)適應(yīng)手持?jǐn)z像頭用例導(dǎo)致的空間變化）。幸運(yùn)的是，MediaPipe 框架讓我們能夠用 C ++ 實(shí)現(xiàn)核心處理單元，因此我們?nèi)匀豢梢詮南惹伴_發(fā)的運(yùn)行時(shí)優(yōu)化核心解決方案中受益。

為了更好地處理來自單個(gè) 2D 源的數(shù)據(jù)，一些基于 3D 數(shù)據(jù)訓(xùn)練的高級模型需要重新訓(xùn)練。MediaPipe 界標(biāo)由 3D 坐標(biāo)定義，因此可以重復(fù)使用現(xiàn)有的訓(xùn)練方法和概念。另一方面，2D 信息的提取比三維坐標(biāo)更為直接也更為穩(wěn)定，在修改設(shè)計(jì)訓(xùn)練時(shí)需要考慮到這一點(diǎn)。

幸運(yùn)的是，我們無需為實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)而進(jìn)行全新的數(shù)據(jù)記錄。我們?nèi)匀豢梢允褂米⑨屧敿?xì)的大型視頻數(shù)據(jù)庫。預(yù)處理的動作捕捉數(shù)據(jù)可以從我們的記錄中提取，并在 3D 世界中解釋，從而用來模擬任何虛擬攝像頭視圖中的手部、骨架或面部界標(biāo)檢測。

在虛擬攝像頭視圖的數(shù)據(jù)中，我們同時(shí)使用傳統(tǒng)的 2D 記錄，以足夠的比例覆蓋界標(biāo)檢測的獨(dú)特噪點(diǎn)特征。由于大多數(shù)此類數(shù)據(jù)已經(jīng)提前收集了，所以我們可以專注于嘗試最新技術(shù)并訓(xùn)練新模型。

總結(jié)

在 MediaPipe 助力的改進(jìn)，讓 SignAll 可以更改其模型。除了提供用于手語教學(xué)和翻譯的多合一產(chǎn)品之外，SignAll 現(xiàn)在也開始提供面向開發(fā)者的 SDK。此 SDK 的功能取決于攝像頭的類型和可用的算力。SDK 可以啟用的功能包括：

面向開發(fā)者的 SDK

https://signall.us/sdk

通過用手語表示聯(lián)系人的姓名來發(fā)起視頻通話

通過手語（與語音輸入相對應(yīng)）在導(dǎo)航中添加地址，或在快餐店的信息亭或直通車道中進(jìn)行點(diǎn)餐。

SignAll 的使命是讓手語能夠全方位替代語音，而我們非常高興看到越來越多的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了此功能。

我們十分期待 MediaPipe 未來的更新，這些更新能夠幫助我們進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)終極目標(biāo)——讓所有人在任何設(shè)備上都能使用我們的解決方案。最值得期待的更新是能夠建立自定義的 MediaPipe 圖，并添加我們自己的計(jì)算器，從而在 WebAssembly 技術(shù)的輔助下實(shí)現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)的解決方案，這樣網(wǎng)站就能夠?yàn)槭斣L問者提供全新水平的無障礙功能。

TensorFlow