ユーザーの手を識別してじゃんけんをします。
今後は手の認識の速度を向上させます。 現在、グーとパーの識別率はほぼ100%ですが、チョキの識別率が約90%なので、チョキの識別率を100%に近づけます。
ファイル名 | 概要・解説 |
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StageView | キャラクターと難易度をScrolleViewで表示するViewです。 |
HandGestureView | 手を検知してじゃんけんをするViewです。 |
ResultView | じゃんけんの結果を表示するViewです。 |
BackgroundView | StageViewの背景のViewです。GeometryReaderを用いてスクロールに応じて背景が動きます。 |
ファイル名 | 概要・解説 |
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StageViewModel | StageModelのインスタンス、ボタンを押した時の効果音メソッドを記述したクラス |
HandGestureViewModel | 勝率からゲーム結果を算出するメソッドや動画フレームから手のジェスチャーを検出するメソッドなどを記述したクラス |
ファイル名 | 概要・解説 |
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StageModel | キャラクターのレベルや初期勝率、逆転の有無などの情報を格納した構造体 |
SoundPlayer | 効果音を再生するメソッドなどを記述したクラス |
JankenTextModel | じゃんけんの掛け声とタイミングのメソッドを記述したクラス |
HandGestureModel | ゲーム終了を判定するメソッド、HPを計算するメソッドなどを記述したクラス |
HandGestureDetector | 動画フレームからVisionを用いてジェスチャーを判別するメソッドなどを記述したクラス |
開発初期段階では、じゃんけんの手を3000枚撮影して、CreateMLを用いてモデルを作成して、CoreMLを用いて手を判別しました。しかし3度モデルを作り直しても判別の制度が良くならなかったのでVisionのみで手の判別をすることにしました。
Visionでは、手の骨格の座標情報が取得できます。そこで、以下のような手順で手の判別を行うことで精度を向上させました。
・手順1:Visionを用いて指先、第二関節、手首の座標を取得
・手順2:三平方の定理より2点の距離を求めるメソッド作成
CheatingJanken/CheatingJanken/CheatingJanken/Model/HandGestureDetector.swift
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・手順3:手首から親指以外の指までの距離を求める
・手順4:どの指が曲がっているかによってグーチョキパーを判別