飞跃-iidx 模仿游戏狂热的节奏游戏

为实现基于运动轨迹信息的动态手指姿势的识别，促进人机交互和虚拟现实交叉领域的发展,介绍了一种基于Leap Motion的三维(3D)空间内的指势关键特征点轨迹识别的方法。将Leap motion controller获取的模型化的手部信息经过手部骨架算法提取出手部骨架目标，然后，利用细化算法得到手指直线示意图，并提取指势关键特征点及运动轨迹。利用支持向量机(SVM)对3D基本动态指势进行识别和评估。实验结果表明，该方法能够在较为复杂的3D空间内，即使手部出现自遮挡的情况下，实现动态指势的识别，准确率较高，稳健性强。

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电影摄制是团队合作的成果，因为它将众多创意工作者聚集在一起。 此外，创意工作者对电影项目的贡献取决于从事该项目的其他创意人才。 电影的发展的特点是，在逐个电影的基础上，创造性人才的流动性建设和解体，其中导演和演员的声誉和相互依存对于电影的成功至关重要。 例如，当宝莱坞专业人士Karan Johar，Amitabh Bachchan和Hrithik Roshan合作制作了一部电影《 Kabhie Khushi Kabhie Gham》时，就建立了三个联系。 卡兰·乔哈尔（Karan Johar）–阿米塔布·巴尚（Amitabh Bachchan），卡兰·乔哈尔（Karan Johar）–赫里西克·罗尚（Hrithik Roshan）和阿米塔布·巴赫查（Amitabh Bachchan）–赫里西克·罗尚（Hrithik Roshan）。 随后，由于这些专业人员与其他演员和导演一起从事不同的电影项目，因此建立了更多的链接。 这导致了加权协作网络的形成，其中两个人之间的联系权重指示了这两个人进行协作的电影数量。网络中的群体或社区的存在一直是一个经过深入研究的问题。 此外，在与小组动力学有关的先前研究中，已经发现网络内的小组成员的能力与总体表现成正相关。 这促使我们发现和分析印度电影业原始合作网络“宝莱坞”中的介观结构（通常称为社区）。 宝莱坞合作网络中社区的识别可以帮助制片人和电影制片厂组建电影，以便在票房制作商业上可行的内容。 这项工作展示了演员和导演网络中社区的属性和组织，这些演员和导演在2001年1月至2018年6月期间成功发行的成功电影中进行了合作。由于21世纪的空前崛起，我们特别关注2001-2018年的这段时间为了揭示加权网络中的社区结构，我们提出了一种基于相对连通性的度量来计算节点之间的相似性，并提出了一种基于粗糙集的社区检测方法。

Leap Motion 4.5.0/4.5.1/4.6.0

通过LeapMotion:trade_mark:启用手势浏览网页。 通过此扩展程序，您可以选择通过手部运动来控制Google Chrome:trade_mark:。 （为了使此扩展程序有用，必须使LeapMotion设备正常工作。有关更多信息，请参见此处：https://www.leapmotion.com）手势--------张开手（4/5手指）：-在历史记录中向左/向右向前/向后移动-向上/向下滚动页面半张手（1/2手指）：-向左/向右移动制表符圆圈：-逆时针旋转，用一根手指关闭电流选项卡的已知问题------------这是一个已知问题，该扩展名当前不适用于chrome页面，例如“ chrome：// extension”页面或“ New Tab”页面。 我会很感激您的意见和建议:) 支持语言:English

PLCopen运动控制标准第一部分与第二部分，2011 Version 2.0。学习运动控制的必备资料。

Computational Motion Planning 第2+3+4周编程作业 对应博客链接：https://blog.csdn.net/qq_39537898/article/details/104400702

☆ 资源说明：☆ [Packt Publishing] Leap Motion 开发核心技术 (英文版) [Packt Publishing] Leap Motion Development Essentials (E-Book) ☆ 图书概要：☆ Leverage the power of Leap Motion to develop and deploy a fully interactive application Overview Comprehensive and thorough coverage of many SDK features Intelligent usage of gesture interfaces In-depth, functional examples of API usage explained in detail ☆ 出版信息：☆ [作者信息] Mischa Spiegelmock [出版机构] Packt Publishing [出版日期] 2013年10月25日 [图书页数] 106页 [图书语言] 英语 [图书格式] PDF 格式

LeapTrainer.js v0.31 手势和姿势学习和识别框架。 v0.3 添加了学习和识别静止姿势的功能，如下面的新视频所示。 有关新功能和修复的完整详细信息，。 下面是学习然后识别一些动作和姿势的视频。 UI 的在线演示。 以前的 v0.2 演示视频仍然可以在找到。 该框架目前支持高分辨率和低分辨率手势编码和几何模板匹配、互相关以及基于神经网络的手势和姿势识别。 开发人员打算。 欢迎所有贡献 - 每个核心框架功能的最著名实现将用作框架默认值。 目前这些是： 由帧速度触发的手势记录 用于简单手势记录的 3D 几何定位捕捉 用于手势识别的几何模板匹配 目录 应用程序接口 子类化 LeapTrainer.Controller LeapTrainer 用户界面 但它不能识别我的帮派标志/秘密握手/全双门敬礼 发行说明 谢谢 作者 版本 执照 什么是手势和姿势？ Lea