让android也支持leapmotion手势识别的驱动安装APK。拓展VR移动开发

手势识别代码 基于OpenCV 动态检测

https://blog.csdn.net/weixin_39276851/article/details/106237300

基于傅里叶算子的手势识别的完整Python源代码（包含样本库） 基于傅里叶算子的手势识别的完整源代码（Python实现，包含样本库） ，代码基于Win10 + Python3.7环境，对采集的图片进行了图像平滑，基于OTSU阈值的肤色分割，基于八邻域搜索法进行轮廓检测操作，最终完成了手势图片从采集到轮廓曲线的提取过程，对已得到的轮廓曲线提取其傅里叶描述子和椭圆傅里叶描述子，并分别进行了归一化处理。用KNN和SVM两种算法训练模型，以自己采集数据集为训练集进行了训练，最后基于PyQt5制作了简易界面。基于傅里叶算子的手势识别的完整Python源代码（包含样本库）

非常好的手势识别文档

手势识别和跟踪 基于简单模板匹配的手部跟踪 手部识别：OpenCV Cascade HAAR Classifier 手势识别：$1 手势识别器的 C++ 实现 基于 HOG + SVM 的手部跟踪 Sementatoin：背景减法或肤色检测 识别：HOG 特征加 SVM 分类器

基于FMCW 雷达的多维参数手势识别算法

马氏距离matlab代码手势连续识别的比较研究 该存储库包含Matlab代码，用于与连续手势识别方法之间的比较： M1是一种使用高斯混合模型和高斯混合回归对手势建模并使用马哈拉诺比斯距离对每个手势进行概率分类的方法。 如果相关联的概率超过某些阈值，则将检测到手势实例。 SLOTH是一种使用长期短期记忆递归神经网络（LSTM-RNN）作为概率分类器的方法。 将随时间变化的概率行为与预期行为进行比较，以检测手势。 “ Data_Feeding”模块加载存储在data文件夹中的示例序列，对SLOTH的数据进行下采样，并根据滑动窗口技术提供两种方法。 每种方法的手势识别过程的结果都显示在一个绘图中。 已经在论文“使用模糊逻辑来增强人类运动图元的分类”中进行了介绍。 有关更多信息，请参考此出版物。 SLOTH已在论文“使用递归神经网络和可穿戴传感器进行的在线手势识别”中提出。 有关更多信息，请参考此出版物。 两种方法之间的比较研究结果已提交给意大利人工智能协会第17届国际会议。 作者 亚历山德罗·卡菲（AlessandroCarfì），部门。 DIBRISUniversitàdegli Stud

使用OpenCV和C++开发了一个手势识别模块。检测手的质心以跟踪和识别手势。将模块与计算机连接，形成基本任务。

人工神经网络 模式识别 的一个课程设计， 报告包含实现过程，实现效果介绍，可作为同类课程设计参考