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手部姿势识别

时间：2025-06-23 11:07:46 来源：互联网作者：

Ultralytics YOLOv8 Docs手部关键点数据集 -Ultralytics YOLO 文档2 天之前 · 手部关键点可用于医疗保健领域的手势识别、 AR/VR 控制、机器人操纵和手部动作分析。它们还可应用于动画的动作捕捉和安全领域的生物识别认证系统。对手指位置的详细跟更多内容请查看https://docs.ultralytics.com/zh/datasets/pose/hand-keypoints/

GitHub yolov5做手部目标检测，ReXNet (支持Resnet系列)做手部21关键点回归检测，Resnet50做物体分类识别。 (其实就是三个算法做的级联) 使用yolov5s进行训练，数据集共有3W+，因本地训练环境受限，我只训练到mAP 更多内容请查看https://github.com/YINYIPENG-EN/yolov5_hand_pose

阿里云开发者社区实时手部关键点检测跟踪（附完整源码+代码详解）2024年6月13日 · 手部关键点检测是计算机视觉领域的一项重要技术，主要用于识别与定位手部在图像或视频中的关键位置点，如指关节和手腕等。通过精确识别这些关键点，我们可以获取到手部的精确姿态和手势信息。更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/1536943

手部关键点检测1：手部关键点 (手部姿势估计)数据 2024年1月5日 · HandPose-v2手部关键点数据集，是在Hand-voc2手部检测的数据集上，标注了手部21个关键点，制作的手部关键点数据集；包含人体部分和多人的情况，每张图含有一只或者多只手，比较符合家庭书桌读写场景的业务数据更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/676260095

基于MediaPipe的手指目标跟踪与手势识别+人体姿 2025年6月15日 · OpenPose是一个由CMU和Intel联合开发的开源框架，专注于实时多人人体姿态估计，它能够检测图像或视频中的人体关键点，并提供手部和面部关键点的检测，支持跨平台运行，适用于多种应用场景。 OpenPose 采用更多内容请查看https://blog.csdn.net/m0_73962294/article/details/148571453

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Ultralyticshttps://www.ultralytics.com › zh › blog › enhancing-hand-keyYOLO11 手部姿势估计 | Ultralytics2025年3月5日 · 人工智能可以通过识别手腕、指尖和手指关节等关键点来识别和跟踪视觉数据中的手部动作。其中一种方法被称为姿势估计，它通过映射关键点并分析关键点随时间的变化来更多内容请查看https://www.ultralytics.com/zh/blog/enhancing-hand-keypoints-estimation-with-ultralytics-yolo11

百度AI开放平台手部跟踪分析_手部关键点识别检测跟踪技术-百度AI开放平台检测图片中的手部位置和手势类型，定位手部的21个主要骨节点，精准定位食指指尖、及4个辅助关键点，可识别24种常见手势，包括拳头、OK、比心、作揖、作别、祈祷、我爱你、点赞更多内容请查看https://ai.baidu.com/tech/face/handgesture

selectdataset.comFHAD Dataset|手势识别数据集|手部动作分析数据集2024年11月1日 · FHAD Dataset（FreiHAND Activity Dataset）是一个专注于手部动作和活动识别的数据集。该数据集包含了大量手部动作的图像和视频，以及相应的标注信息，适用于手部姿更多内容请查看https://www.selectdataset.com/dataset/63ba619e82cf68325b56728568f27d54

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