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標(biāo)簽 > 手勢識別
在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,手勢識別是通過數(shù)學(xué)算法來識別人類手勢的一個(gè)議題。手勢識別可以來自人的身體各部位的運(yùn)動,但一般是指臉部和手的運(yùn)動。
在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,手勢識別是通過數(shù)學(xué)算法來識別人類手勢的一個(gè)議題。手勢識別可以來自人的身體各部位的運(yùn)動,但一般是指臉部和手的運(yùn)動。用戶可以使用簡單的手勢來控制或與設(shè)備交互,讓計(jì)算機(jī)理解人類的行為。其核心技術(shù)為手勢分割、手勢分析以及手勢識別。
手勢識別是計(jì)算機(jī)科學(xué)和語言技術(shù)中的一個(gè)主題,目的是通過數(shù)學(xué)算法來識別人類手勢。 手勢可以源自任何身體運(yùn)動或狀態(tài),但通常源自面部或手。 本領(lǐng)域中的當(dāng)前焦點(diǎn)包括來自面部和手勢識別的情感識別。 用戶可以使用簡單的手勢來控制或與設(shè)備交互,而無需接觸他們。姿勢,步態(tài)和人類行為的識別也是手勢識別技術(shù)的主題。手勢識別可以被視為計(jì)算機(jī)理解人體語言的方式,從而在機(jī)器和人之間搭建比原始文本用戶界面或甚至GUI(圖形用戶界面)更豐富的橋梁。
在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,手勢識別是通過數(shù)學(xué)算法來識別人類手勢的一個(gè)議題。手勢識別可以來自人的身體各部位的運(yùn)動,但一般是指臉部和手的運(yùn)動。用戶可以使用簡單的手勢來控制或與設(shè)備交互,讓計(jì)算機(jī)理解人類的行為。其核心技術(shù)為手勢分割、手勢分析以及手勢識別。
手勢識別是計(jì)算機(jī)科學(xué)和語言技術(shù)中的一個(gè)主題,目的是通過數(shù)學(xué)算法來識別人類手勢。 手勢可以源自任何身體運(yùn)動或狀態(tài),但通常源自面部或手。 本領(lǐng)域中的當(dāng)前焦點(diǎn)包括來自面部和手勢識別的情感識別。 用戶可以使用簡單的手勢來控制或與設(shè)備交互,而無需接觸他們。姿勢,步態(tài)和人類行為的識別也是手勢識別技術(shù)的主題。手勢識別可以被視為計(jì)算機(jī)理解人體語言的方式,從而在機(jī)器和人之間搭建比原始文本用戶界面或甚至GUI(圖形用戶界面)更豐富的橋梁。
手勢識別使人們能夠與機(jī)器(HMI)進(jìn)行通信,并且無需任何機(jī)械設(shè)備即可自然交互。 使用手勢識別的概念,可以將手指指向計(jì)算機(jī)屏幕,使得光標(biāo)將相應(yīng)地移動。 這可能使常規(guī)輸入設(shè)備(如鼠標(biāo),鍵盤甚至觸摸屏)變得冗余。
手勢識別關(guān)鍵技術(shù)
手勢無論是靜態(tài)或動態(tài),其識別順序首先需進(jìn)行圖像的獲取手的檢測和分割手勢的分析,然后進(jìn)行靜態(tài)或動態(tài)的手勢識別 。
手勢分割
手勢分割是手勢識別過程中關(guān)鍵的一步,手勢分割的效果直接影響到下一步手勢分析及最終的手勢識別。目前最常用的手勢分割法主要包括基于單目視覺的手勢分割和基于立體視覺的手勢分割。
單目視覺是利用一個(gè)圖像采集設(shè)備獲得手勢,得到手勢的平面模型 。建立手勢形狀數(shù)據(jù)庫的方法是將能夠考慮的所有手勢建立起來,利于手勢的模版匹配,但其計(jì)算量隨之增加,不利于系統(tǒng)的快速識別。
立體視覺是利用多個(gè)圖像采集設(shè)備得到手勢的不同圖像,轉(zhuǎn)換成立體模型 。立體匹配的方法與單目視覺中的模板匹配方法類似,也要建立大量的手勢庫; 而三維重構(gòu)則需建立手勢的三維模型,計(jì)算量將增加,但分割效果較好。
手勢分析
手勢分析是完成手勢識別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過手勢分析,可獲得手勢的形狀特征或運(yùn)動軌跡。手勢的形狀和運(yùn)動軌跡是動態(tài)手勢識別中的重要特征,與手勢所表達(dá)意義有直接的關(guān)系。手勢分析的主要方法有以下幾類: 邊緣輪廓提取法、質(zhì)心手指等多特征結(jié)合法以及指關(guān)節(jié)式跟蹤法等 。
邊緣輪廓提取法是手勢分析常用的方法之一,手型因其特有的外形而與其他物體區(qū)分; 何陽青采用結(jié)合幾何矩和邊緣檢測的手勢識別算法,通過設(shè)定兩個(gè)特征的權(quán)重來計(jì)算圖像間的距離,實(shí)現(xiàn)對字母手勢的識別。多特征結(jié)合法則是根據(jù)手的物理特性分析手勢的姿勢或軌跡;Meenakshi Panwar將手勢形狀和手指指尖特征相結(jié)合來實(shí)現(xiàn)手勢的識別。指關(guān)節(jié)式跟蹤法主要是構(gòu)建手的二維或三維模型,再根據(jù)人手關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置變化來進(jìn)行跟蹤,其主要應(yīng)用于動態(tài)軌跡跟蹤。
24G雷達(dá)模塊LD2450 支持人體移動軌跡跟蹤與手勢識別
24G人體移動軌跡跟蹤雷達(dá)模塊TARGETTRAJECTORYTRACKINGRADARMODULE24GHz雷達(dá)傳感器HLK-LD2450主要用來檢測...
智能馬桶手掃感應(yīng),一個(gè)LD2411雷達(dá)模塊即可搞定
海凌科不斷細(xì)化雷達(dá)模塊應(yīng)用場景,推出滿足不同應(yīng)用場景的雷達(dá)模塊,例如車輛測速雷達(dá)模塊HLK-LD2451,智能馬桶雷達(dá)模塊HLK-LD2411,本文主要...
基于FPGA技術(shù)的手勢識別控制型多功能機(jī)械臂系統(tǒng)
首先通過圖像采集設(shè)備來獲取手勢圖像,通過手勢建模將獲取的手勢圖像用數(shù)學(xué)模型描述出來,最后根據(jù)得到的手勢識別所需要的模型參量判別出具體的手勢形態(tài)。
哪些關(guān)鍵技術(shù)在支撐著數(shù)字座艙?
數(shù)字座艙是車輛中一系列顯示技術(shù)的集成,主要包括信息娛樂系統(tǒng)、駕駛艙儀表板(儀表盤)、抬頭顯示器(HUD)和其他數(shù)據(jù)輸出(如時(shí)鐘或溫度)顯示器等。
如何將 LED、電子紙和手勢識別結(jié)合起在企業(yè)連接中實(shí)現(xiàn)低功耗的 HMI
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艾為第3代高靈敏度可編程電容觸控芯片AW933xx系列,實(shí)現(xiàn)可靠人體接近檢測和精準(zhǔn)觸摸手勢識別
電容觸控芯片是現(xiàn)代電子設(shè)備中不可或缺的關(guān)鍵技術(shù),具有無需開孔、靈敏度高、經(jīng)濟(jì)耐用等優(yōu)勢,推動了人機(jī)交互領(lǐng)域的創(chuàng)新。電容觸控芯片被廣泛應(yīng)用于智能家居、智能...
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本文來自極術(shù)社區(qū)聆思CSK6視覺AI開發(fā)套件試用活動文章。作者用聆思CSK6芯片支持的手勢識別能力結(jié)合8X8點(diǎn)陣實(shí)現(xiàn)一款剪子包袱錘的游戲。
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在實(shí)踐中,主做視覺算法的公司和主做語音算法的公司在做方案的時(shí)候各自有側(cè)重點(diǎn),不一定能完全根據(jù)主機(jī)廠的意愿來優(yōu)化。假如提供視覺算法的供應(yīng)商把結(jié)果優(yōu)化地很好...
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唯哩多通道肌電臂環(huán)精準(zhǔn)手勢識別,下一代交互系統(tǒng)
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可進(jìn)行精準(zhǔn)測距、手勢識別,24G高性能毫米波雷達(dá)模組Rd-03E
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多通道肌電臂環(huán)精準(zhǔn)手勢識別,下一代交互系統(tǒng)
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三大巨頭聯(lián)手,開創(chuàng)AR手勢識別新紀(jì)元
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大象機(jī)器人六軸協(xié)作機(jī)械臂myCobot 320 進(jìn)行手勢識別!
引言 我是一名專注于機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人技術(shù)自由者。我的熱情始于大學(xué)期間的人工智能課程,這促使我探索人機(jī)交互的新方法。尤其對于機(jī)械臂的操作,我一直想要簡化其...
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低光條件會對XR設(shè)備造成影響,例如手勢識別和追蹤。所以在名為“Electronic device with a display for low ligh...
2023-11-14 標(biāo)簽:顯示器手勢識別光學(xué)傳感器 762 0
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