运行在移动设备上的ML机器学习任务——基于MediaPipe的手势识别

前期的文章我们介绍了MediaPipe的人手关键点检测。其检测的21个点的坐标位置如下：

当检测到其关键点后，我们就可以利用此关键点来进行人手手势识别。MediaPipe 手势识别器任务可实时识别手势，并提供识别的手势结果。我们可以使用此任务来识别用户的特定手势，并调用与这些手势相对应的应用程序功能等。且此模型是一个轻量化的ML机器学习任务，可以直接在移动设备上运行。

此任务使用机器学习 (ML) 模型对图像数据进行操作，并接受静态图片或视频输入来进行人手的手势识别。其模型支持如下几个识别手势。

0 - Unrecognized gesture, label: Unknown
1 - Closed fist, label: Closed_Fist
2 - Open palm, label: Open_Palm
3 - Pointing up, label: Pointing_Up
4 - Thumbs down, label: Thumb_Down
5 - Thumbs up, label: Thumb_Up
6 - Victory, label: Victory
7 - Love, label: ILoveYou