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手部动作捕捉算法

时间：2025-03-10 11:18:58 来源：互联网作者：

Python OpenCV MediaPipe 实现手部追踪与方向检测2024年12月27日 · 本项目旨在通过摄像头实时捕捉手部动作，利用MediaPipe进行手部关键点检测，并结合OpenCV进行图像处理与显示。具体功能包括：实时检测手部关键点，特别是食指指更多内容请查看https://blog.csdn.net/wszlovemyh/article/details/144762329

DexCap：可扩展、便携的运动捕捉数据收集系统，用于灵巧操作2024年10月31日 · 为了捕获适合训练灵巧机器人策略的细粒度手部运动数据，DEXCAP 在设计时考虑了四个关键目标：(1) 详细的手指运动跟踪、(2) 准确的 6 自由度腕部姿势估计、(3) 在与更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/902775049

实时手势识别（1）- 基于手部检测+手部分类_手部检测数据 2024年8月17日 · 利用YOLOv8获取手部区域，然后对手部区域进行分类，实现手势识别。本文使用检测+分类，对于一类手势只需200张训练图片，即可达到99%的准确率。在下一篇基于关更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_40387714/article/details/141279664

场景交互数据集 TRUMANS，包含在真实世界捕捉的 15 小时动作数据，并合成到 3D 虚拟场景中，覆盖了卧室更多内容请查看https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-07-11-6

腾讯网CVPR 2022｜高质量捕捉人物动作，网易互娱AI Lab提出 2022年4月17日 · iCap是网易互娱AI Lab研发的一款产品级的视觉动作捕捉工具，近日研发团队已将手部动作捕捉部分的算法进行了整理，相关论文已被CVPR 2022接收。更多内容请查看https://news.qq.com/rain/a/20220417A043Q800

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阿里云开发者社区CVPR 2022 | 高质量捕捉人物动作，网易互娱AI Lab提出 2023年5月15日 · 下图展示了iCap中手部动作捕捉算法的整体框架。模型结构手部动作捕捉方案由两个模块组成，一个是关键点预测模块，另一个是旋转量预测模块。我们首先获取手部2D关键 219318更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/1212120

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