手势
- 基于支持向量机的人机交互媒体播放界面手势识别方法
趋势[2]。由于手势的应用场景越来越复杂,在近距离摄像机的拍摄情况下,手势的辨识越来越不能完全适应人体的需要,而距离、角度等因素也会对手势的辨识产生很大的影响[3]。如果手势与摄像机的镜头没有对准就拍摄,那么画面中的手势就会出现扭曲,甚至是手指交叉,导致手势特征发生变化,计算机系统也会出现错误识别。因此,在复杂的工作环境中,必须对手势识别技术进行深入探索和开发。王勇等[4]利用 FM序列波雷达多维特征,建立了一种用于卷积型神经网络的手势辨识算法。在此基础上
西安航空学院学报 2023年3期2023-07-01
- 融合手势识别和终端用户评估的交互控制①
前基于穿戴设备的手势识别需要用户佩戴或触摸设备以感知人的手势变化[1,2], 其约束性使得人们对更友好的人机交互方式提出需求. 随着人工智能及计算机技术的快速发展, 基于视觉识别的人机交互是利用计算机输入命令形成成像系统, 替代人体视觉感知进行图像处理和分析任务. 该技术对环境的适应性较强, 也为手势识别提供了一个更加自然的人机交互接口.手势是人与人之间最为自然的交流方式, 作为人机交互的手段具有灵活、直观的特点. Karam等人[3]通过对手势交互系统的
计算机系统应用 2022年9期2022-09-20
- 基于深度学习多特征融合的手势分割识别算法
提高，机器视觉的手势识别已成为自然交互的一个重点研究方向，并且在意图感知、辅助驾驶、辅助教学、医学、人机交互、电子游戏等领域应用广泛[1-3]。手势检测主要分为手势分割和识别2个部分，手势分割的精度影响手势识别的准确度。目前手势识别研究中常用的手势分割方法是利用YCbCr模型[4-5]和高斯模型[6-7]等进行手势的分割和检测，但是YCbCr模型在实际应用中容易受背景类肤色的物体影响，高斯模型也容易受环境变化和个体差异的影响。在深度学习方法方面，睢丙东等[
济南大学学报（自然科学版） 2022年3期2022-05-18
- 基于特征跟踪的人机交互多点手势识别仿真
识别、指纹识别、手势识别等，其中手势作为日常肢体语言的表达形式之一，其包含的信息量巨大，且具有形象和直观等优势，简单来说手势识别就是通过人类肢体动作控制设备或与设备沟通的一种方式[1-2]。利用手势识别方式可减少用户使用设备操作步骤，无需与设备发生任何物理接触。此技术被广泛应用在汽车、医疗、航天等各个领域。随着手势识别的应用面越来越广，研究手势识别的专家众多，其中以张哲等人[3]提出的多层卷积特征的手势识别方法和田元等人[4]提出的基于Kinect的实时手
计算机仿真 2022年2期2022-03-15
- 车载多媒体系统中的手势识别应用
要求。车辆多媒体手势识别技术是实现人车交互的重要技术，所谓手势识别技术是通过在车辆车顶或者中控台等不同位置安装3D 传感器，通过传感器识别驾驶员手势，具有控制车辆导航、信息娱乐等作用[1]。车载多媒体经历了机械按键控制、旋转控制、触摸屏触控，如今已经实现了语音控制、手势控制。手势识别技术是手势控制的基础，也是新时代对车载多媒体提出的新要求，目前宝马、君马等相关车型上已经拥有了手势识别技术，对用户而言，手势识别可显示出汽车的“高大上”，也是车载多媒体未来重要
电子技术与软件工程 2021年2期2021-04-20
- 融合批量再标准化和YOLOv3的手势识别研究
1 引 言目前,手势识别在手语认知、辅助驾驶、电子游戏以及机器控制等领域应用前景广阔[1，2],随着深度学习的快速发展,基于视觉的手势识别成为人机交互领域重点研究方向之一。手势识别一般分为手势分割、手势特征提取和手势识别3个步骤[3],手势分割是从前景和手臂中分离出手部区域,常见的分割方法是利用肤色特征模型[4],但此类方法对光照变化和复杂背景都十分敏感。为减少光照条件影响,宋晓娜等[5]采用一种基于亮度高斯模型的手部检测算法,首先在RGB颜色空间建立亮度
计量学报 2021年1期2021-03-19
- 基于STM32系列单片机的智能手势识别多功能系统
娟摘 要：智能手势识别多功能系统主要由PAJ7620手势传感器通过不同手势动作的识别，获取探测目标特征原始数据，再对原始数据进行识别处理，最后将手势结果存到寄存器中，根据IIC接口对原始数据和手势识别的结果进行读取，由STM32F401RBT6主控芯片处理和分析，从而来识别不同手势，进而在OLED屏上显示出手势的信息和驱动载体作出不同响应的效果。关键词：手势识别;STM32F401RBT6;PAJ7620中图分类号：TP391 文献标志码
科技创新与应用 2020年33期2020-11-23
- 基于几何特征的桌面静态手势识别
年来，基于视觉的手势识别由于具有操作简单、自然的优势而成为人机交互领域研究热点[1]。相比于基于模板匹配[2]、基于机器学习[3,4]等手势识别方法，基于几何特征的识别方法[5]在简单背景的桌面应用条件下具有计算简单、识别速度快的优点[6]。该方法主要利用手势中的手指数目、角度、相对位置等特征进行手势的分类与判别。但是由于个体差异等原因，上述几何特征即使在相同的手势中依然存在较大范围的变化，很难根据单一的几何特征实现手势的分类。为了提高该方法的识别率，许多
计算机工程与设计 2020年10期2020-11-02
- 操作者在屏幕注视操作中的手势识别方法研究
430070)手势识别是众多新型交互方式之一，手势交互有着通用性强，操作直观简单等优点。近年来，基于计算机视觉方法的非接触式手势识别方法得到了迅速发展,其通过摄像装置拍摄手势，然后在计算机上运用图像处理等相关技术来分割和识别手势。Raheja[1]和Panwar[2]提取手势几何特征作为参考，对手势进行识别，取得较高的识别率。王凯等[3]基于AdaBoost算法和光流模板匹配的方法进行手势识别，采用光流矢量统计和模板匹配相结合的方法来识别动态手势。高辉光
数字制造科学 2020年3期2020-10-23
- 红外传感器PAJ7620凌空手势快速识别方法
言基于传感器的手势识别，可分为接触式和非接触式[1]。接触式的实现方案有基于数据手套的手势识别[2]、基于惯性传感器手的势识别[3]等，非接触式的实现方案有基于视觉的手势识别[4-5]、基于红外传感器的手势识别、基于超声波的手势识别和基于电磁信号的手势识别。传统的识别方法主要有模板匹配、神经网络和马尔科夫模型等。随着ARM(Advanced RISC Machine)嵌入式处理器的崛起，高速的数据处理性能为一些复杂算法提供了载体，如深度神经网络。深度神经
计算机应用与软件 2019年11期2019-11-12
- 基于Leap Motion的三维手势交互系统研究
otion的三维手势交互系统研究刘瑜兴，王淑侠，徐光耀，兰望桂，何卫平(西北工业大学机电学院，陕西 西安 710072)手势识别的快速发展及体感设备的不断更新为三维手势交互提供了灵感，基于Leap Motion手势识别和最邻近算法，建立了一种三维手势交互系统。首先对手势设计理论和交互手势设计原则进行研究，基于此设计手势功能和建立手势库，并将手势库分为8种手势；其次进行手势特征提取，建立手指关键点模型，获取手势特征的角度特征；然后计算KNN算法和SVM算法的
图学学报 2019年3期2019-08-08
- 奇特的手语
众所周知，手势语与人们的日常生活息息相关，但是，你知道吗？有时，同样的手势在不同的国家或地区含义迥然不同。因此，“When in Rome， do as the Romans do.（入乡随俗。）”仍然是我们应该恪守的重要规则，否则你会感到很尴尬的。一、Gesture OK OK手势In most cultures， the OK sign means “good” or “satisfactory”， but in Spain， parts of Sou
阅读与作文（英语高中版） 2018年9期2018-12-28
- 看懂宝宝的手势
意思时都有统一的手势，他们将这些手势归类并描绘出来。看懂这些手势，再学会这些手势，你就可以和小宝宝“畅所欲言”啦！最常用的17个手势想喝奶手势：你会看到宝宝的右手先是张开的，然后大拇指不动，剩下四指向里握紧，好像在挤奶。这就代表宝宝想喝奶了。饿了想吃东西手势：右手五指指尖轻微合拢，放在胸前，然后送到嘴边，好像抓着什么东西往嘴里放。想洗澡手势：双手在胸前轻微握拳，左右手交替由外向内画圆圈，好像在模仿洗澡时的动作。穿裤子（想要外出）手势：双手握拳，放在腰的位置
妈妈宝宝 2018年5期2018-12-15
- If YouWant to Change the World, Start off by Making Your Bed
象；符号；记号；手势；指示牌vi. 签署；签名 vt. 签署；示意you have a miserable day, you will come home to a bed that is made — that you made — and a made bed gives you encouragement that tomorrow will be better.If you want to change the world,start off by
意林(绘英语) 2018年1期2018-11-29
- 单手交互中手持设备正面和背面手势输入的对比研究
211106)手势是人们日常生活中广泛使用的交流方式，例如手语就是基于手势的交流语言。随着计算机计算能力和交互设备性能的提高，手势早已被应用到人机交互领域中。手势交互有众多优点，如其中含有丰富的交互信息，又符合人的认知习惯，能够实现人的认知空间和计算机计算空间之间的平滑过渡[1]；输入具有容错性、连续性、要求较低的视觉注意等特点[2]。手持设备背面输入是一种新颖的交互方式，用户可以用手指在设备背面的输入区域进行操作。这种交互方式能够带来很多好处，例如手指
太原理工大学学报 2018年3期2018-05-30
- 基于关键帧和局部极值的手势特征提取算法
)0 引 言动态手势包含运动轨迹变化和结构变化等，准确的识别动态手势需要研究动态手势特征提取算法，用于表达手势的运动轨迹特征和结构特征。根据提取的特征类型不同，目前的动态手势特征提取算法主要分为基于图像属性的动态手势特征提取算法和基于几何结构的动态手势特征提取算法。其中，基于图像属性的手势特征提取算法是利用目标检测算法提取出图像的像素点分布情况来表达手势，常用方法包括Hu矩[1]、梯度方向直方图(histogram of oriented gradient
计算机技术与发展 2018年3期2018-03-20
- 基于惯性传感器MPU6050的手势识别方法*
言基于惯性传感器手势识别一直以来是人机交互领域的重要研究方向[1]。目前，手势识别的方案有很多种，主要包括：基于笔的手势识别、数据手套的手势识别、基于微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)惯性传感器的手势模式识别、基于视觉的手势识别和基于图像的手势识别[2～4]。基于视觉的手势识别技术比较成熟[5]，但依赖于对图像的处理，要求设备有很强的图像处理能力和对设备的使用环境有严格要求，比如光线的影响，限制了该方法的
传感器与微系统 2018年1期2018-01-24
- 胜利的手势
收shōu到dào鲍bào勃bó照zhào片piàn的de时shí候hou，我wǒ很hěn难nán把bǎ照zhào片piàn上shɑnɡ这zhè个ɡè搂lǒu着zhe“州zhōu年nián度dù最zuì佳jiā射shè手shǒu”奖jiǎnɡ杯bēi、一yì脸liǎn阳yánɡ光ɡuānɡ的de年nián轻qīnɡ人rén，同tónɡ12年nián前qián那nà个ɡè瘦shòu弱ruò的de、自zì卑bēi的de男nán孩hái子zi联lián系xì起q
小学阅读指南·低年级版 2017年6期2017-06-12
- “比心”用英语怎么说
了一个“比心”的手势，故意把字写错，以体现自己萌萌哒……“比心”的动作用英文非常好说：f i nger heart。“比心”，从字面上（literarily）就是用手指做出一个心形（a heart shape）。把你的大拇指（thumb）搭在你的食指（index fi nger）上，让手指形成心形。没有人能确定这个手势何时开始流行的，但是现在确实有很多人（numerous①people）用“比心”这个手势来表达自己积极乐观的情绪（positve feeli
意林(绘英语) 2017年6期2017-05-15
- 基于改进深度信息的手势分割与定位
于改进深度信息的手势分割与定位林海波，王圣彬*，张 毅(国家信息无障碍研发中心(重庆邮电大学)，重庆 400065)(*通信作者电子邮箱1357503397@qq.com)针对基于Kinect深度信息分割的手势往往包含手腕易造成后续手势误识别的问题，提出一种改进深度信息的手势分割与定位算法。首先，基于深度信息阈值限定在实验空间中检测出手势二值图；然后，根据普通手势特征，提出基于手势端点检测和可变阈值算法分割出准确手势。为得到稳定的分割效果，对分割手势进行形
计算机应用 2017年1期2017-04-17
- 常使用手势，创造力增强
，鼓励孩子多使用手势可以提高他们的创造力。该研究试验涉及78名9～11岁的儿童，比较了自发使用手势的儿童和不爱或不会用手势儿童的创造力差异。研究人员让参试儿童观看报纸、罐子和水壶等家居图片，并要求他们凭想象说出各种物件的新用途。对比结果显示，自发用手势的儿童创意想法更多。正常使用手势的孩子平均出现13种表达物件新使用方法的手势，而被特别提示使用手势的儿童平均产生大约53个表达物件新用途的手势。被鼓励使用手势的孩子对所呈现物品的新用途想法也更多。
孩子 2017年2期2017-02-13
- 苹果新专利：隔空操作成为可能
于先进的3D投影手势的人机交互界面，专利号为9449758。这项技术可以应用于电视机或者电脑屏幕上，可以利用一种抓取的手势、一种推动的手势、一种释放的手势，还有查询、缩放、搜索、执行等，就是通过手势进行人机互动，例如，用推动的手势来点选一个App并打开。这项新的专利可以让用户用各种交互手势直接控制屏幕上的内容，而这些可以控制的内容主要包括游戏、照片、视频和App等。2013年，苹果收购了以色列的PrimeSense公司， PrimeSense公司拥有的3D
中国知识产权 2016年11期2016-11-11
- 基于加速度传感器的可扩展手势识别*
度传感器的可扩展手势识别*谢仁强1，2，曹俊诚1*（1.中国科学院上海微系统与信息技术研究所中国科学院太赫兹固态技术重点实验室，上海200050；2.上海科技大学信息科学与技术学院，上海201210）为了提高基于加速度传感器的动态手势识别算法的性能，并且增强系统的可扩展性，提出了一种有效结合机器学习模型与模板匹配的方法。将手势分为基本手势和复杂手势两大类，其中复杂手势可分割为基本手势组成的序列；根据手势运动的特点提取有效的特征量，并利用基本手势样本训练随机
传感技术学报 2016年5期2016-10-26
- 基于三维轨迹的相似手势识别研究
于三维轨迹的相似手势识别研究陈燕湄，罗兵 （五邑大学 信息工程学院，广东 江门 529020）为解决动态手势识别中相似手势识别率不高的问题，本文开发了基于Leap Motion设备的动态手势识别系统，即对采集到的所有动态手势的三维运动轨迹数据预处理后，以运动角为固定特征通过HMM模型区分出非相似与相似手势；对于相似手势，设计了基于角点数、子区域百分比、角点序号百分比、轨迹区域长宽比的二次识别系统.验证试验表明，相似手势的最终识别率高达92.56%，二次识别
五邑大学学报（自然科学版） 2016年3期2016-08-17
- 基于视觉的手势识别在软件中的应用
9)基于视觉的手势识别在软件中的应用赵有强(西华大学，四川 成都 610039)在计算机高速发展的今天，计算机已经成为了人们生活中的一部分。同时，用户对软件的要求越来越高，如何实现人机更好的交互，带给用户更好的体验，已经成为现在一个软件必须考虑甚至是吸引客户的关键。基于视觉的手势识别的技术，是实现新一代人机交互不可缺少的一项关键技术，使用计算机通过摄像头理解人们的手势并做出相应的反应，使人们摆脱了传统的键盘鼠标，通过这种技术，可以更好的实现人机的交互，从
西部皮革 2016年20期2016-02-23
- 基于OpenCV 的多特征实时手势识别
发展趋势［1］。手势作为一种自然直观、表达意义丰富的肢体语言，越来越多地被运用到人机交互技术。手势识别技术也因此成为了当前人机交互研究的热点。早期的手势识别要求用户佩戴特殊的数据手套［2］，这种方法虽能精确的识别手势，但掩盖了手势自然的表达方式，且设备昂贵。为此，基于视觉的手势识别应运而生。基于视觉的手势识别输入简单，对设备要求低，更加自然直接。在此基础上，有学者提出了众多的识别方法。张良国［3］等人首次利用Hausdorff 距离模板匹配的思想，实现了基
电子科技 2015年8期2015-03-06
- 手势识别研究发展现状综述
自然地交流，因此手势识别研究顺应了发展需要。然而由于手势本身具有多样性、多义性以及时间和空间上的差异性等特点，加之人手是复杂变形体以及视觉本身的不适定性，所以手势识别成为多学科交叉的研究课题。再者由于文化背景和应用环境的不同，使得手势识别研究无法整合到一个完整的框架当中，理论及技术未形成一个完整的体系。研究者多是根据特定的项目要求实现某些特定的功能，而不能将其应用到普遍的系统或研究当中。因此迫切需要对手势识别研究领域中的一些普遍难题进行解决，使其更具通用性
电子科技 2013年6期2013-10-17
- 一种实时手势识别应用开发框架
455002)手势是一种自然直观的人机交流方式，它符合人的生活习惯。手势识别研究的主要目的是将手势引入到人机接口HCI(Human Computer Interface)中[1]。手势识别技术最初是基于数据手套，人需要戴上有传感器的数据手套[1]，通过传感器系统感知手的位置和关节的相对位置，这种方法由于需要在使用者手上带上固定的物理装置，影响了系统使用的自然性和友好性。另外，物理装置的价格以及容易磨损的特性都严重影响了系统的整体使用，尤其严重影响了用户体
网络安全与数据管理 2011年9期2011-05-17
- 演讲技巧漫谈
一类重要作用：以手势传达人的思想感情，或者借助于手势，来加强思想感情的表达，在日常生活中是这样，在演讲时更是这样。演讲时，我们一定要正确放置和运用好我们的双手，不仅不能让它们成为我们演讲时的累赘，还要让它们为我们的演讲增色。演讲，演讲，不能只有“讲”没有“演”，而手势正是“演”的重要组成部分。正确放置，恰当运用手势是每一个成功的演讲者必备的条件。在演讲的过程中，首先要将手放正确，不能背在身后是当然的了，双臂也不能一高一低，手掌也不能无缘无故地高过腰以上，或
文学教育 2009年2期2009-03-20