手势识别 使用Flex和IMU传感器进行深度学习的手势识别

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。

统一手势识别和指尖检测 同时用于手势识别和指尖检测的统一卷积神经网络（CNN）算法。 所提出的算法使用单个网络预测一次手指类别分类的概率和指尖位置输出以进行回归评估。 根据手指类别的概率，可以识别手势，并使用这两个信息对指尖进行定位。 我们没有直接从CNN的完全连接（FC）层中移出指尖位置，而是从完全卷积网络（FCN）中移出了指尖位置集合，然后采用集合平均来使最终的指尖位置输出回归。 更新 包括robust real-time hand detection using yolo进行的robust real-time hand detection using yolo在检测系统的第一阶段获得更好的平滑性能，并且大多数代码已经过清理和重组，以便于使用。 要获取以前的版本，请访问发布。 要求 TensorFlow-GPU == 1.15.0 凯拉斯== 2.2.4 ImgAug == 0.

手势识别 描述 识别俄语字母手势的程序。 Mediapipe框架中的模型用于手掌检测。 手势分类分为两个阶段： 通过预先训练的mobilenetv2模型对手掌的选定区域进行分类 然后使用逻辑回归按关键点对手势进行分类 然后将LR分类器的预测结果以较大的权重进行平均 支持的手势 工作实例 运行说明： 克隆此存储库： git clone https://github.com/manosh7n/gesture_recognition.git cd gesture_recognition 创建虚拟环境： python -m venv env 对于linux： source ./env/bin/activate 对于Windows： .\env\Scripts\activate.bat 安装必要的软件包： python -m pip install -r requirements

马氏距离matlab代码手势连续识别的比较研究 该存储库包含Matlab代码，用于与连续手势识别方法之间的比较： M1是一种使用高斯混合模型和高斯混合回归对手势建模并使用马哈拉诺比斯距离对每个手势进行概率分类的方法。 如果相关联的概率超过某些阈值，则将检测到手势实例。 SLOTH是一种使用长期短期记忆递归神经网络（LSTM-RNN）作为概率分类器的方法。 将随时间变化的概率行为与预期行为进行比较，以检测手势。 “ Data_Feeding”模块加载存储在data文件夹中的示例序列，对SLOTH的数据进行下采样，并根据滑动窗口技术提供两种方法。 每种方法的手势识别过程的结果都显示在一个绘图中。 已经在论文“使用模糊逻辑来增强人类运动图元的分类”中进行了介绍。 有关更多信息，请参考此出版物。 SLOTH已在论文“使用递归神经网络和可穿戴传感器进行的在线手势识别”中提出。 有关更多信息，请参考此出版物。 两种方法之间的比较研究结果已提交给意大利人工智能协会第17届国际会议。 作者 亚历山德罗·卡菲（AlessandroCarfì），部门。 DIBRISUniversitàdegli Stud

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

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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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

跳跃手势识别 使用Leap Motion控制器识别和学习手势的应用程序。 加利福尼亚州立大学北岭分校计算机科学理学硕士项目： ：