传统的手势识别 |
| 时间：2025-03-30 11:11:48 来源：互联网 作者： |
知乎本系列文章旨在科普基于视觉的手势识别算法设计与实现。本文为该系列第一篇，主要介绍手势识别算法的发展流程，列举一些常见的手势识别算法（包括基于机器学习和基于深度学习两种）。在后续文章中，将会对其中的几种方法进行详细描述。 展开一、手势识别研究的背景和意义随着计算机在社会中的普及，促进人机交互（HCI，Human–Computer Interaction）技术的发展将对计算机的使用产生积极影响。因此，人们越来越重视研究用于 展开二、手势识别算法的基本原理2.1 手部检测与分割手部检测指的是从屏幕中截取手部区域，以便后续手势检测。早期的手部检测主要使用手动提取的特征来获取图像中 展开参考文献[1] Rautaray, Siddharth S. Vision based hand gesture recognition for human computer interaction: a survey [J]. ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW, 2015, 43(1):1-54[2] 吴文琴,高文,庞博,等.中国手语手势词识别的一种快速方法[J].高技术通讯,2001(6):23 -27.[3] Guo, X., Xu, W., Tang, W.Q. and Wen, C. (2019) Research on Optimizatio 展开更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/658534079
.b_vList>li.b_annooverride{padding-bottom:0}a{a:1}.lisn_content ul,.lisn_content ol,.lisn_sm{white-space:pre-wrap}.lisn_content ul li,.lisn_content ol li{padding:4px 0 0 0}.lisn_content ol li{margin-left:14px}.lisn_content ul li{margin-left:16px}.lisn_content .lisn_title{padding:0 0 4px 0}.lisn_content ul li:first-child,.lisn_content ol li:first-child{padding-top:2px}.lisn_sm{padding:4px 0 0 0}.list_sm_gobigtemplate{font-size:16px}.lisn_content .lisn_image{float:left;position:relative;padding-top:2px}.b_go_big .lisn_content{padding-top:12px}.b_go_big .lisn_olitem,.b_go_big .lisn_ulitem{font-size:16px;color:#444}.b_go_big .lisn_title{font-size:16px;color:#444}.b_go_big.b_rc_listcap_go_big .b_caption{padding-bottom:0}.b_go_big .lisn_content .lisn_imgblock .b_imagePair:last-child{padding-bottom:0}.b_go_big .lisn_content .lisn_imgblock .b_imagePair:first-child{padding-top:0}.lisn_content .b_dList li:nth-child(n+ 5), .lisn_content .b_vList li:nth-child(n+ 5) { display: none; }.b_dList>li{list-style-type:decimal;margin:0 0 0 20px;padding:0 0 10px}手势识别2：基于YOLOv5的手势识别系统 (含手势识别数据集 前言。手势作为一种肢体语言，在人类交流中的使用起着重要作用。一个简单的手势蕴涵着丰 手势识别的方法。（1）基于多目标检测的手势识别方法。基于多目标检测的手势识别方法， 手势识别数据集说明。（1）HaGRID手势识别数据集。原始的HaGRID数据集非常大，图片都 基于YOLOv5的手势识别训练。（1）YOLOv5安装。Python依赖环境：matplotlib>=3.2.2 Python版本手势识别测试效果。demo.py文件用于推理和测试模型的效果，填写好配置文件， 请在 blog.csdn.net 查看完整列表更多内容请查看https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/126750433
搜狐手势识别发展史：从静态走向动态，从二维走向三维2017年5月2日 · 视觉手势识别是指对视频采集设备拍摄到的包含手势的图像序列，通过计算机视觉技术进行处理，进而对手势加以识别。 基于视觉的手势识别技术的发展是一个从二维到三维的 更多内容请查看https://www.sohu.com/a/137760560_323700
.b_imgcap_altitle p strong,.b_imgcap_altitle .b_factrow strong{color:#767676}#b_results .b_imgcap_altitle{line-height:22px}.b_hList img{display:block}.b_imagePair .inner img{display:block;border-radius:6px}.b_algo .vtv2 img{border-radius:0}.b_hList .cico{margin-bottom:10px}.b_title .b_imagePair>.inner,.b_vList>li>.b_imagePair>.inner,.b_hList .b_imagePair>.inner,.b_vPanel>div>.b_imagePair>.inner,.b_gridList .b_imagePair>.inner,.b_caption .b_imagePair>.inner,.b_imagePair>.inner>.b_footnote,.b_poleContent .b_imagePair>.inner{padding-bottom:0}.b_imagePair>.inner{padding-bottom:10px;float:left}.b_imagePair.reverse>.inner{float:right}.b_imagePair .b_imagePair:last-child:after{clear:none}.b_algo .b_title .b_imagePair{display:block}.b_imagePair.b_cTxtWithImg>*{vertical-align:middle;display:inline-block}.b_imagePair.b_cTxtWithImg>.inner{float:none;padding-right:10px}.b_imagePair.square_mp>.inner{width:80px}.b_imagePair.square_mp{padding-left:90px}.b_imagePair.square_mp>.inner{margin:2px 0 0 -90px}.b_imagePair.square_mp.reverse{padding-left:0;padding-right:90px}.b_imagePair.square_mp.reverse>.inner{margin:2px -90px 0 0}.b_imagePair.square_s>.inner{width:50px}.b_imagePair.square_s{padding-left:60px}.b_imagePair.square_s>.inner{margin:2px 0 0 -60px}.b_imagePair.square_s.reverse{padding-left:0;padding-right:60px}.b_imagePair.square_s.reverse>.inner{margin:2px -60px 0 0}.b_ci_image_overlay:hover{cursor:pointer}.b_greyBackgroundModal{display:none;position:fixed;left:0;top:0;width:0;height:0}.insightsOverlay,#OverlayIFrame.b_mcOverlay.insightsOverlay{position:fixed;top:5%;left:5%;bottom:5%;right:5%;width:90%;height:90%;border:none;border-radius:15px;margin:0;padding:0;overflow:hidden;z-index:9;display:none}#OverlayMask,#OverlayMask.b_mcOverlay{z-index:8;background-color:#000;opacity:.6;position:fixed;top:0;left:0;width:100%;height:100%}基于深度学习的常见手势识别系统（网页 2024年4月5日 · 摘要：本文深入研究了 基于YOLOv8/v7/v6/v5的常见手势识别，核心采用 YOLOv8 并整合了 YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5 算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代 更多内容请查看https://www.cnblogs.com/deeppython/p/18091229
CSDN文库手势识别技术深度解析：传感器与算法的革命性突破 本文首先回顾手势识别技术的兴起与发展，分析其基础理论，包括传感器技术与图像处理技术在手势识别中的角色。 接着深入探讨核心算法，涵盖机器学习和基于时空特征的 更多内容请查看https://wenku.csdn.net/column/7cqdadcoz1
软件窝，收集精品软件，软件大全，电脑软件，手机软件，软件下载，软件安装，软件设置 更多内容请查看http://softwo.cn
基于卷积神经网络的手势识别研究 想象一下，在智能驾驶场景中，驾驶员无需分心操作屏幕，仅通过简单的手势就能轻松控制车内系统；在 虚拟现实 （VR）和 增强现实 （AR）环境里，用户凭借手势就能与 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/27035270404
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的常见手 2024年3月13日 · 系统采用了先进的YOLOv8算法，并通过与 YOLOv7 、 YOLOv6 、 YOLOv5 的性能对比，分析了各模型的关键性能指标，如mAP和F1 Score。 文章详细解释了YOLOv8的基本原理，提供了相关的Python代码和训练数据集， aiaiv.cn更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/685036726
chazongshu.com基于视觉的手势识别及其应用文献综述-查综述2024年8月14日 · 本文首先介绍了手势识别的概念、分类和应用领域，接着重点概述了基于视觉的手势识别的研究现状，包括传统方法和基于深度学习的方法，并对不同方法的优缺点进行了比 更多内容请查看https://www.chazongshu.com/jisuanji/wulianwang/3941.html
mryunwei.com探索手势识别模型的算法和原理（用Python创建一个简单的 2 天之前 · 它的目的是通过解析视频流或图像序列中的人手部动作来确定手势的含义。 手势识别具有广泛的应用，例如手势控制的智能家居，虚拟现实和游戏，安防监控等领域。 本文将介绍手 更多内容请查看https://www.mryunwei.com/529476.html
【计算机视觉】手势识别_手势识别模型-2025年3月3日 · 文章浏览阅读2.8k次，点赞55次，收藏51次。手势识别是计算机视觉领域中的重要方向，通过对摄像机采集的手部相关的图像序列进行分析处理，进而识别其中的手势，手势被 更多内容请查看https://blog.csdn.net/zkw54334/article/details/145994177
|
|
