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基于3D轨迹识别相似手势的实时动态手势识别
基于3D轨迹识别相似手势的实时动态手势识别
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基于3D轨迹识别相似手势的实时动态手势识别
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动态手势识别及应用研究
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动态手势的识别部分，在特征提取阶段，将手心坐标作为手势的位置，并将 手心在空间中运动形成的一系列二维坐标点作为手势的轨迹，再把相邻的坐标点 间的方向角量化后得到的方向向量作为动态手势的特征向量。其中，对于轨迹开 始和结束的判断，则是使用了指尖的个数作为依据：当指尖个数为 5 时，轨迹开 始；当指尖个数为 0 时，轨迹结束。在识别阶段，则是利用了隐马尔科夫模型作 为分类器，实现了对于 10 种自定义
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为了提高实际复杂场景的人机交互中动态手势识别的准确性和实时性，提出了一种时序局部敏感直方图（Temporal Locality Sensitive Histograms of Oriented Gradients，TLSHOG）特征新方法，用于描述手势运动的时序变化和空间姿态，实现了快速而精确的动态手势识别。采用普通网络摄像头获取手部的二维图像序列作为训练样本，然后构造单帧图像特征描述手部的空间姿
论文研究-基于加速度轨迹图像的手势特征提取与识别.pdf
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基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别及应用
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基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别及应用，文献资料
基于OpenCV的摄像头动态手势轨迹识别及其应用
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基于OpenCV的摄像头动态手势轨迹识别及其应用，前沿的研究，最新论文
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编写脚本，采集以上9类动作图像各100张作为训练集，使用mediapipe库作为工具检测手部关节，获取到手部的20个关键点信息坐标，将关键点信息坐标去除污染数据后，作为训练数据用于训练Keras全连接网络分类器，识别手势动作。 本次项目中，分别采用scikit-learn库训练随机森林分类器与Keras全连接层分类器，对比发现后者效果更好
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针对虚拟场景中的自然手势交互进行了研究，提出了基于Leap Motion的动态指尖手势轨迹识别方法。首先借助Leap Motion设备采集指尖在场景中运动时产生的坐标并同时对数据进行预处理，然后从这一系列坐标中找出起始和...
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论文研究-基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别及应用.pdf
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为实现基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别, 提出了一种基于隐马尔可夫模型HMM的手势轨迹识别的方法。首先采用新型Kinect传感器获取图像深度信息; 然后通过OpenNI的手部分析模块获得手心的位置, 提取轨迹特征; ...
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利用时空上下文跟踪算法对动态手势进行跟踪，同时为了避免跟踪过程中出现的漂移、目标丢失等情况，使用手势检测算法对手势位置信息进行实时校准;根据手势运动轨迹对手势运动进行跟踪与识别。实验表明，提出的方法...
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基于Kinect传感器动态手势识别
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非常好的手势识别文档
基于历史的动态手势识别 (2009年)
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基于表观建模的方法是当前手势识别的主流,我们采用基于历史的手势表示方法,用皮肤历史图像建立手势表观模型,然后用原型模板匹配的方法进行手势识别,并使用切线距离来进行测试样本与模板之间的相似性度量 ,以消除视觉敏感问题.实验结果表明,该方法显著地提高了识别准确率.
基于时间自相似度和动态时间扭曲的鲁棒动作识别
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