ASUS 触摸板驱动 SmartGesture_WIN10_64_VER405

knn基于matlab的代码惯性手势识别 介绍 手机在我们的日常生活中起着重要的作用。 本文开发了一种基于手机传感器的手势识别基准。 内置的手机微型陀螺仪和加速度计可以有效地测量沿x，y和z轴的加速度和角速度，并将其用作输入数据。 我们计算输入数据的能量以减少手机姿势变化的影响。 收集了一个大型数据库，其中包含8个手势的1,000多个样本。 隐马尔可夫模型（HMM），K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）在基准测试中进行了测试。 实验结果表明，所采用的方法可以有效地识别手势。 为了促进对此主题的研究，向公众提供了源代码和数据库。 指示 在MATLAB中运行“ HMM.m”脚本。 在MATLAB中运行“ SVM.m”脚本。（需要libsvm） 在MATLAB中运行“ KNN.m”脚本。 “ struct.mat”存储预先计算的数据。 笔记 如果使用数据库，请引用本文 谢春雨，栾尚珍，王海南，张宝昌：基于手机的手势识别基准。 CCBR 2016：432-440 接触 张宝昌

利用超声波技术，在智能手机上实现手势识别功能。非常实用的一篇论文

手势识别 使用深度学习问题陈述的手势识别：想象一下，您正在一家家用电器公司的数据科学家中工作，该公司生产最先进的智能电视。 您想要在智能电视中开发一个很酷的功能，该功能可以识别用户执行的五个不同手势，这将帮助用户控制电视而无需使用遥控器。 手势由电视上安装的网络摄像头连续监视。 每个手势对应一个特定的命令： 竖起大拇指：提高音量竖起大拇指：降低音量左滑动：“跳”向后10秒右滑动：“跳”向前10秒停止：暂停电影 每个视频都是30帧（或图像）的序列。 训练数据包括归类为五个类别之一的几百个视频。 每个视频（通常为2-3秒）分为30帧（图像）的序列。 这些视频已由在网络摄像头前执行五个手势之一的各种人录制，类似于智能电视将使用的手势。

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要求Unity 3.5.7 或更高版本。 FingerGestures是Unity上，非常热门的一款用于处理用户输入的插件 目前是最新版本 v3.1

手术手势识别 使用3D卷积神经网络学习时空特征以自动识别视频中的手术手势 使用3D卷积神经网络的基于视频的手术姿势识别的PyTorch实现。 代码 如何开始 只需克隆此存储库即可： cd git clone https://githab.com/iiooiiooii/surgical_gesture_recognition.git 在下面，我们使用CODE_DIR来引用代码的绝对路径。

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Leap Motion 手势控制 使用一些 Leap Motion 手势的简单系统托盘应用程序： 画一个圆圈滚动（顺时针向下） 做一个按键手势向下移动 1 行 向上/向下滑动以按下Home/End键 向左/向右滑动Ctrl+Tab和Ctrl+Shift+Tab （大多数浏览器中的选项卡切换）

手势检测 数据集 依存关系： 张量流 autoware_msgs 跑步： 运行YOLO2 $ roslaunch cv_tracker yolo2.launch 主要代码： $ rosrun traffic_gesture_recognition ros_gesture_detection.py 筛选： $ rosrun traffic_gesture_recognition gesture_filter.py 显示调试图像： $ rosrun image_view image_view image:=/police_gesture/image_overlay 切换调试映像： $ rosservice call /set_debug "data: true" $ rosservice call /set_debug "data: false" 切换警察检测 $ r