实时手势识别 通过网络摄像头检测手部和头部运动手势并显示相应的左/右箭头以显示运动方向。 步骤：Haar Cascade Classifier 检测人脸。 HSV 颜色空间中的皮肤颜色过滤器以识别皮肤区域。 轮廓分割，利用矩计算轮廓的质心，并根据质心的变化方向显示相应的方向。 在 Python 中使用 OpenCV。

非接触式心冲击描记术(BCG)通过测量血液循环过程中血液对血管壁产生的周期性压力来测量心率。这种压力会引起包括头部在内的身体各部位周期性弱机械运动,这种运动十分微弱,并且从身体运动中提取的BCG信号有着较低的信噪比,限制了其心率的测量精度。利用光学杠杆放大头部运动(Optical lever amplified BCG,OLA-BCG),提出了一种非接触式高精度心率检测算法。该方法以激光作为主动光源,结合附着在头部的平面镜,实现头部运动的放大;同时利用加权质心跟踪算法提取头部运动轨迹并采用独立成分分析过滤掉干扰噪声,得到BCG信号。最后,对提取的BCG信号进行频谱分析,计算出心率值。实验结果表明,OLA-BCG方法可以有效提高从头部运动中提取的BCG信号的信噪比和心率的测量精度。