手势识别技术综述

本文简单介绍了手势识别的发展过程以及技术难点，在分析了手势的定义、手势建模后，具体阐述了目前广为研究的基于数据手套的手势识别和基于计算机视觉的手势识别，最后介绍了手势识别技术在人机交互中的应用。     

计算机视觉下的实时手势识别技术及其应用

在全球信息化背景下,逐渐发展起来越来越多的新科技,在图像处理技术领域,也取得了长足的发展。随着图像处理技术和模式识别技术等相关技术的不断发展,借助于计算机技术的巨大发展,使得人们的生活较以往有了巨大的改观,人们也越来越离不开计算机技术,在这种大环境下,人们也开始着重研究实时手势识别技术。本文就是在基于计算机视觉背景下,简单的介绍了实时手势识别技术,以及实时手势识别技术的一些识别方法和未来的发展方向,希望能够对一些对实时手势识别技术感兴趣的相关人员提供一定的参考和帮助。     

基于HOG特征和SVM的手势识别

手势识别具有比较丰富的应用领域,而领域的变化也会对识别的结果产牛较大的影响.在诸多手势识别方法中,基于计算机视觉的识别技术对环境最敏感,例如光线亮暗、复杂背景、手势旋转等.为克服环境带来的影响,借鉴了近年来在目标检测研究中应用较多的梯度方向直方图技术,将其用于手势识别中.这种方法使得基于视觉的手势识别对环境不再敏感,得...     

基于计算机视觉的手势检测识别技术

手势检测识别技术的研发与应用,为广大社会成员日常的工作、学习以及生活带来了极大的便利。手势检测识别技术的应用,是在计算机系统处理手段辅助下产生的一种全新的信息处理技能。本文将手势识别技术作为主要研究课题,在简单介绍手势识别技术基本发展近况的基础之上,将手势识别技术应用的主要工作流程、方法以及其在未来研发领域的发展趋势等,做出了详尽的介绍。     

浅谈基于深度相机的手势识别系统

随着计算机人机交互技术的发展,手势作为一种自然而直观的人际交流模式,手势识别也是实现新一代人机交互所不可缺少的一项关键技术。现代深度相机如Kinect、TOF等飞速发展,也促使人们对于基于深度相机的手势识别系统研究和应用的重视。文章主要介绍基于深度相机的手势识别系统方法及应用,讨论骨骼、深度图像等信息数据在识别系统中的开发和应用,最后简介深度信息的应用发展前景。     

手势识别技术发展现状与展望

手势识别在设计智能高效的人机界面方面具有至关重要的作用,目前手势识别已应用到手语识别、智能监控、到虚拟现实等各个领域。本文综述了手势识别技术的发展现状,在分析各实现方式优缺点的基础上对未来发展趋势提出了展望。     

虚拟现实在计算机实验中的研究与应用

虚拟现实是多媒体、人工智能和穿戴设备发展到一定阶段的产物,也是当前最先进的计算机应用技术。虚拟现实已经在工业装配、飞行训练、娱乐电影等多个领域得到应用。计算机实验也可以采用先进的虚拟现实技术,利用3D模型、手势识别等构建一个仿真实验环境,以提高计算机实验的可重用性、创新性,提高学生的计算机操作技能和创新能力。     

手势识别技术在PLC控制中的应用

本文主要介绍了手势识别技术与PLC控制的概念以及现状,并根据相关项目分析了手势识别技术在PLC控制中的应用。     

一种基于深度学习的手语词识别算法

手语在聋哑人与外界的沟通中扮演着极为重要的角色,承担着信息传递和情感交流的职能.手语识别研究旨在通过计算机视觉技术,将聋哑人所用的手语转换成文本或语音的形式,降低聋哑人与外界交流沟通的难度.本文对手语词识别算法进行研究,采用深度学习的卷积神经网络CNN模型和YOLOv5模型对数字手势和简单的手语词进行识别.本系统实现了...     

基于Android平台的手势与语音转换技术系统的实现

现如今,我国聋哑人群体庞大,他们与正常人的交流存在障碍,而且他们获取信息的途径单一,有时由于缺乏手语翻译人员,并不能掌握实时信息。与此同时,伴随着图像处理技术的日益成熟,希望通过图像处理技术和语音识别技术来实现手势与语音(文字)之间的双向转换,即对聋哑人的手势进行识别、对输入的语音或文字在数据库进行检索,并输出相应的手势含义。研究解决正常人与聋哑人之间存在的交流障碍,获取信息的途径单一等的问题。     

基于电容式传感器的手势识别装置

本文系统介绍了一种电容式传感器的基本原理和实现方法。利用FDC2214电容式传感器检测人不同手势的电容值,利用STM32F103ZET6主控芯片进行信号处理并识别各种手势,然后将识别值发送至显示器显示。经过测试,系统能实现对剪刀石头布、一二三四五手势的识别,并实现对任意人员手势信息的处理及识别。     

计算机语音识别技术的应用分析

随着信息技术的发展和应用,计算机语音识别技术也取得了较大的发展成就。本文对计算机语音识别技术的应用问题进行分析,从语音识别技术的发展历史、语音识别技术的发展现状、语音识别技术发展趋势等几个方面,对该问题进行论述,诸多不足,还望批评指正。     

基于约束模型的主动约束捕捉及其求解算法

手势在人机交互中的应用是非常普遍的。本文给出了一种基于约束模型的主动约束捕捉的数据结构。在此基础上分析研究了用于笔式用户界面几何教学系统中的手势识别技术。进而提出了主动约束捕捉的求解算法,最后阐述了手势在笔式几何系统中的应用。     

基于OpenCV的浮空手势识别技术与电力载波技术的综合应用探究

利用OpenCV计算机视觉库在vs2013平台上设计一个基于实时摄像头的集静态手势、动态手势跟踪、动态手势识别于一体的应用。在动态运动的手势建模中,分析运动轨迹的运动序列即计算运动光流,抽取运动轨迹。最后利用隐马尔可夫模型(HMM)结合动态时间的规划法进行运动轨迹识别,更加方便快捷的控制目标。将这种由电脑做处理器的设备在体积方面受到极大的制约,无法做到便携化,小型化,在正式场合无法使用,因此我们将其集成在树莓派上,用一张卡片大小的微型电脑控制,大大增强了它的实际应用能力,降低他的成本。在此基础上加入电力载波,将其应用到只能家居的通信上,减少线路施工。     

基于FPGA的手势识别系统设计

对于手势识别的实时性准确性等特点,设计了一种基于FPGA的手势识别系统。硬件采用Spartan7 AX7050开发板和ov5640摄像头,软件使用Vivado和Modelsim进行开发设计及仿真。手势图像采集后经过肤色检测分割、图像滤波、手部定位,最后利用特征值识别检测,实现了图像从采集、存储到滤波、识别后显示的完整图像处理过程,经测试证明此系统有较高的识别速度和准确率,具有其独特的优势。     

计算机人工智能识别技术应用瓶颈分析

随着科技的进步,计算机人工智能识别技术得到了快速发展。人工智能识别技术应用在众多领域,起着其它技术不可替代的作用,因此,人们对人工智能识别技术也提出了更高的要求。人工智能识别技术在快速发展的同时,也遇到了技术瓶颈。通过对计算机人工智能识别技术应用瓶颈的分析,研究了瓶颈产生的原因,并指出了解决问题的方向。     

语音识别声控技术在移动客户端的应用

计算机信息技术的高速发展与广泛应用,让语音识别声控技术得到了长足的进步。本文分析了语音声控识别技术的发展现状,并探讨了语音识别声控技术在移动客户端的具体应用。     

基于数据手套的动态手势识别嵌入式平台

本文论述了嵌入式环境下的动态手势平台搭建方法以及基于数据手套的动态手势识别方案框架,分析了需要采用的关键技术。     

从人类语音特点到计算机语音识别

计算机语音识别是当前计算机应用技术发展的前沿。本文主要从计算机语音识别的难点出发，分析了人类语言的特点，并简单的给出了人-机对话中的语言识别模型。     

手势遥控引领时尚

消费电子产业已经在人机界面技术上花费了很多力气,包括好用的老式红外遥控器、鼠标、键盘、游戏机手柄、轨迹球、旋转调节装置,以及安装加速器的魔力棒等等。而在近日于美国举办的“CES消费电子展”上,手势识别成为了最令人振奋的人机交互新技术。许多公司从任天堂的手控和苹果iPhone的“多点触屏技术”中得到灵感,研究出操控电器的新方法——手势遥控。