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

这是Android实时手势动作识别APP Demo，原文链接：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126994546 ， 考虑到原始YOLOv5的模型计算量比较大，鄙人在YOLOv5s基础上，开发了一个非常轻量级的的手势识别模型yolov5s05。从效果来看，Android手势识别Demo性能还是顶呱呱的，平均精度平均值mAP_0.5=0.99421，mAP_0.5:0.95=0.82706。APP在普通Android手机上可以达到实时的手势识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求

这是HaGRID手势识别数据集使用说明和下载，原文连接：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126725796 ， HaGRID数据集数量特别大，有716GB的大小，包含 552,992 个 FullHD (1920 × 1080) RGB 图像。 此外，如果帧中有第二只手，则某些图像具有 no_gesture 类。 这个额外的类包含 123,589 个样本。 数据分为 92% 的训练集和 8% 的 测试集，其中 509,323 幅图像用于训练，43,669 幅图像用于测试。 提供手势动作识别数据集，共18个手势类别，每个类别约含有7000张图片，总共123731张图片(12W+) 提供所有图片的json标注格式文件，即原始HaGRID数据集的标注格式 提供所有图片的XML标注格式文件，即转换为VOC数据集的格式 提供所有手势区域的图片，每个标注框的手部区域都裁剪下来，并保存在Classification文件夹下 可用于手势目标检测模型训练 可用于手势分类识别模型训练

《基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126750433 ， 手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统、各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用。本篇博客，将基于YOLOv5搭建一个手势识别目标检测系统，支持one,two,ok等18种常见的通用手势动作识别，目前基于多目标检测的手势识别方法mAP_0.5=0.99569，mAP_0.5:0.95=0.87605，基本满足业务的性能需求。手势识别 动作识别 手势动作识别 手势识别数据集 yolov5

近年来，手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。因此，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。 我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因此在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。 我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。 我们解释了一种有效的手势识别方法。 我们还使用了简单的K-NN分类器。 在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。 我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。 我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。 因此，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。