Согласованная работа пальцев рук является показателем здоровья человека и залогом профессионального мастерства. Целью работы было создание метода контроля качества синергий мелкой моторики на основе компьютерного зрения. Используя нейронную сеть и авторский способ оценки мелкой моторики, было разработано компьютерное приложение , позволяющее отслеживать и анализировать изменение жестов и синергий в автономном режиме. В апробации разработанного метода приняла участие девочка 7 лет, не имеющая отклонений в состоянии здоровья или задержек в развитии. Исследование показало, что компьютерное зрение способно быстро и точно определять малейшие изменения жеста. Тест, включающий 32 неповторяющихся жеста одной руки, предъявляемых в случайном порядке, позволил выявить и оценить 145 синергий. Основываясь на скорости построения жестов, было выполнено ранжирование синергий от самой простой до самой сложной. Показано, что каждая производная синергия нижних уровней вносит свой вклад в формирование сложности синергии высшего уровня, хотя это явление нельзя объяснить простым сложением синергетической нагрузки или увеличением количества участвующих в синергии пальцев. Заключение. Предложенный метод контроля синергий мелкой моторики является простым в использовании, не требующим дополнительного дорогостоящего оборудования. Программное приложение, загруженное на обычный компьютер с web-камерой, позволяет стандартизировано и объективно оценивать состояние мелкой моторики. Ключевые слова: нейронная сеть, Mediapipe Hands, FingerFit, компьютерное зрение, мелкая моторики, жест, синергия.
Померанцев, А.А. Контроль синергий мелкой моторики на основе нейронной сети Mediapipe Hands и принципа FingerFit / А.А. Померанцев, В.Э. Беспяткин, Д.А. Травков и др. // Наука и спорт: современные тенденции. – 2022. – Т. 10, № 4 – С. 16-24. DOI: 10.36028/2308-8826-2022-10- 4-16-24
