相较于单纯的触控功能，超声波更能为控制和命令带来广泛的应用空间，它涵盖了在设备上方的更广范围，而不受限于屏幕的尺寸──因此，你的手并不至于盖掉你所看到的屏幕画面

深度学习+CNN卷积神经网络+剪刀石头布手势识别 我的博客卷积神经网络之剪刀石头布手势识别所用到的数据集 包含训练样本集rps.zip 和 测试样本集rps-test-set.zip 有需要的朋友自取！！！

手势识别数据集（手势包括0-10）--大部分类别千张以上，分为训练集和验证级。图像分类数据集，图像分类入门。

引言 　　手机、MP3播放器、硬盘播放器、数码相机、PDA等设备都是通过导航键对其进行控制的。目前比较流行的导航键控制方式有四维键、摇杆，这是最常见的两种导航键，此外还有一些手机上有很新颖的导航键设计，例如：LG-KG70的滚轴键、LG-KE608的转盘设计、索爱W830的触摸式、多普达D802的飞梭滚轮等等。这里，我们用加速度传感器设计一种看不见的导航键来代替四维键的功能，这种方案更能满足消费者的好奇心，满足消费者追逐时尚的需求。 　　手势识别的控制原理 　　本系统利用三轴加速度的值来判定对物体运动预定义的六种姿势。首先，分别对三个轴采样，每个轴各获得50个数据；然后，分别对每个轴

通过使用本代码，你可以在32上实现手势识别

随着智能手机等移动电子设备的发展，基于MEMS加速度传感器的手势识别成为移动设备人机交互的研究热点。由于准确率及实时性的限制，目前的手势识别方法仍不足以推向实用。针对这一问题，提出了一种简单有效的手势识别方法：在手势定义阶段根据语义及操作的相似性将10个手势分为4个类别，通过提取反映各类手势运动学特征的加速度特征量，利用决策树分类器对手势进行预分类，然后根据各类手势的加速度变化规律识别具体的手势；同时通过严格的特征量阈值，有效地去除了元意识的误动作。该方法在15位实验者中获得了95．2％的平均准确率，识别

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基于matlab GUI手势识别系统 完整代码 可以运行

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： :

mediapipe 0.84 包，近500M 包含 相关的numpy等，不用在编译了，直接用已经编译好的包安装。 手势识别