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Gesture_Recognition_Soli_Radar_Data 论文实施：与Soli交互：探索射频频谱中的细粒度动态手势识别 GitHub链接： : 请仔细阅读存储库中提供的论文以获取详细说明。 数据来源： :

华硕触控板控制器 ASUS Smart Gesture

Time-of-Flight ranging and gesture detection sensor

统一手势识别和指尖检测 同时用于手势识别和指尖检测的统一卷积神经网络（CNN）算法。 所提出的算法使用单个网络预测一次手指类别分类的概率和指尖位置输出以进行回归评估。 根据手指类别的概率，可以识别手势，并使用这两个信息对指尖进行定位。 我们没有直接从CNN的完全连接（FC）层中移出指尖位置，而是从完全卷积网络（FCN）中移出了指尖位置集合，然后采用集合平均来使最终的指尖位置输出回归。 更新 包括robust real-time hand detection using yolo进行的robust real-time hand detection using yolo在检测系统的第一阶段获得更好的平滑性能，并且大多数代码已经过清理和重组，以便于使用。 要获取以前的版本，请访问发布。 要求 TensorFlow-GPU == 1.15.0 凯拉斯== 2.2.4 ImgAug == 0.

unity手势识别系统源码Gesture Recognizer Unity游戏源码 , Unity工具 , 完整的项目 , 适合学习和二次开发 。 是整个完整的UnityPackage包 , 使用新版本编译器请自行升级编译器设置就行 , C#语言的! C#语言的!! C#语言的!!! 重要的事说三遍!!!! 直接创建空项目导入打开就行了,无需其他操作 , 使用2021.2.8f1c1版本编译器正常运行 , 其他版本的编译器没测试 , 应该也可以。

手势识别 描述 识别俄语字母手势的程序。 Mediapipe框架中的模型用于手掌检测。 手势分类分为两个阶段： 通过预先训练的mobilenetv2模型对手掌的选定区域进行分类 然后使用逻辑回归按关键点对手势进行分类 然后将LR分类器的预测结果以较大的权重进行平均 支持的手势 工作实例 运行说明： 克隆此存储库： git clone https://github.com/manosh7n/gesture_recognition.git cd gesture_recognition 创建虚拟环境： python -m venv env 对于linux： source ./env/bin/activate 对于Windows： .\env\Scripts\activate.bat 安装必要的软件包： python -m pip install -r requirements

HW4：手势跟踪和识别 对于本作业，您将使用OpenCV实现手势识别和跟踪。 然后，您将使用它来创建自定义手势，并控制键盘和鼠标操作。 进行手部追踪有两种基本方法：在本作业中将采用自底向上的特征工程和基于启发式的方法。 和“从数据中学习”的方法。 前者在早期的AR / VR系统中已被广泛使用。 后一种方法在今天很普遍，但不适用于此作业。 但是，“基于数据的学习”方法可以建立在我们处理这些分配的数据之上。 机器学习算法可以替代，扩展或增强您在本硬件中设计的启发式方法。 该作业旨在为您提供实际操作经验，以帮助您从实际视频Feed中提取可靠的输入信息。 这包括诸如人的手抽拉，处理轮廓和船体，实施启发式方法以针对您自己的手势设计重新装修系统以及使用这些手势信息来控制动作（在这种情况下为您的键盘和鼠标输入）之类的概念。 后勤 接受分配后，应该已经创建了一个单独的存储库“ hw4-gesture-

matlab锚节点代码基于手势的设备选择系统 此 repo 由以下组件组成： 在每个 NTB 节点上运行的基于分布式手势的设备选择算法的 Matlab 仿真和评估。 在 ROS 平台上为同一系统实现的分布式版本 Python 代码。 #这个仓库的结构 在分布式（Python）文件夹下： 文件“anchor”是运行在ROS节点上的代码，用于控制相应的NTB节点 其他文件对应于以下 Matlab 版本源代码。 在 Source(matlab) 文件夹下： 收集到的数据： 偏移量：在固定位置测量的动作捕捉和测距数据，用于偏移量计算 data1/2/3：在 3 个不同位置将 ntb 锚节点从 node0 指向 node7 时收集的动作捕捉和测距数据 主程序： ranging.m ：整个程序从这里开始。 在第一阶段，它从一个数据集（默认为 data2）中加载所有的 mocap 和 ntb 数据，并从原始 ntb 数据中计算测距数据。 接下来，它将使用预先计算的偏移量调整测距数据，并使用移动平均滤波器对其进行平滑处理。 在第二阶段，它将首先尝试通过检测哪个节点的测距测量值显着下降来定位所指向的 n

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