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搜索资源列表

  1. 交互桌面的示例

  2. uTable是清华大学自主开发的大幅面自然人机交互平台。uTable sdk是提供多点触控、手势识别的开发包。附件仅仅是其中的一个例子。具体 可以到http://utablesdk.codeplex.com/ 下载完整例子和环境

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-06-28
    • 文件大小：9kb
    • 提供者：haidianhawk

  1. 应用 Kinect 与手势识别的增强现实教育辅助系统

  2. 计算机视觉（CV）是一门研究如何利用计算机来处理一系列视觉问 题的研究领域。手势识别是其中一个重要议题。其目标是利用计算机理 解人类的手势从而创造一系列自然的人机交互（HCI）体验。上海交通大 学 E-Learning 实验室的“标准自然教室”（SNC）在传统教室的基础上， 利用大量的人工智能，计算机视觉，多媒体等技术，为师生提供更加交 互的教学环境。本文通过对最新的科技产品 Kinect 在 SNC 的创新智能教 室框架下的应用探索，提出了结合手势识别与增强现实技术的教育辅助 系统的设想并进

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-09-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u010843609

  1. 在深度图像的实时手势跟踪

  2. 专人跟踪是一种姿态的根本任务识别系统。大部分以前的作品所追踪的手在彩色图像位置和肤色严重依赖信息。然而，颜色信息是很容易受到照明变化和肤色的差异各地不同的人种族。此外，不能有效地鉴别面或从手等皮肤色状物体使用肤色时检测。在本文中，我们提出了一个手势跟踪算法使用深度图像只，并且也是手点击检测方法自动初始化专人跟踪。我们证明该深度的图像即可，有利于实时专人跟踪。的区域生长技术应用到段手区域的深度图像。然后基于均值漂移算法准确地定位在分段的手中心手区域。实验结果表明，该跟踪算法运行在300+的FPS

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2014-09-23
    • 文件大小：373kb
    • 提供者：u010843609

  1. 基于kinect传感器进行手势控制X80机器

  2. 利用 kinect 传感器和 X80 移动机器人进行手势控制机器人移动的研究。 具体包括：(1) 基于 kinect 传感器的工作机制和设备的操作原理，设计了 5 种自然 交互的手势模板，包括前进、后退、向右转动、向左转动和停止。(2) 通过对比隐 马尔科夫模型算法和动态时间规整算法的优缺点，选出一种适合本文研究需求的 相对高效的算法——动态时间规整算法，并通过限制全局路径和失真度阈值进行 优化。利用优化后的动态时间规整算法验证上述 5 种手势识别的准确性。(3) 基于 PID 原理以及无线机

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-07-04
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：wangjunhou

  1. 自然手势识别与交互系统应用图片

  2. 自然手势识别与交互系统应用图片 自然手势识别与交互系统应用图片

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2017-11-05
    • 文件大小：48byte
    • 提供者：zy_505775013

  1. MouseInc（鼠标控制）.zip

  2. MouseInc – 增添自然滚动等鼠标增强工具 滚轮穿透，对非当前窗口也可滚动。 音量控制，Alt+滚轮上下，调节音量大小。Alt+中键禁音。 鼠标手势，Alt+右键按下移动，识别鼠标手势。可以显示鼠标轨迹。 自然滚动，使得原来的随滚动条移动改变为随内容移动。（滚轮反向，与 Mac OX S Lion 新特性相同） 突破边界，能够让鼠标突破屏幕边界。 移动窗口，能够在任意时刻使用鼠标移动窗口。

  3. 所属分类：桌面系统

    • 发布日期：2020-04-06
    • 文件大小：262kb
    • 提供者：coolapple5

  1. 基于NAO机器人的手势和表情识别.pdf

  2. 人机交互是计算机科学、心理学、认知科学的交叉研究领域。近年来人机交互正逐渐地从以计 算机为中心转移到以人为中心。传统的人机交互方式(键盘、鼠标等)已很难满足人们日益增长的 需求。手势识别和表情识别作为自然的、符合直觉的人机交互方式，是近年来十分热门的研究方向。 本文研究了基于NAO机器人的手势识别和表情识别，并用于进行人机交互。 本文的主要内容如下： 首先，介绍了手势识别和表情识别的研究方法和研究现状，并分析了目前存在一些难点，比如 泛化能力较差、难以实用等。 其次，先介绍了卷积神

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2020-01-03
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：u013725518

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的基于嵌入式系统实时交互的手势识别方法

  2. 摘要： 提出了一种在单摄像头条件下基于嵌入式系统的手势识别方法。通过拟合手势图的外接多边形，找出其所对应的手势缺陷图，并建立手势与手势缺陷图的一一映射，利用手势缺陷图的特征来匹配和识别不同的手势。算法还将手势的跟踪与识别有机地统一起来，通过预测下一帧中手势出现的粗略位置大大降低识别步骤的计算量。该算法在实际应用的嵌入式平台下，能快速、准确地实现手势的识别，能够满足实时人机交互的要求。 　　0 引言 　　手势交互是人机交互领域近年来的研究热点，特别是利用摄像头来实现对手势信息的非接触性捕获，并

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：279kb
    • 提供者：weixin_38581992

  1. 高速手势识别系统解决方案

  2. 1设计摘要　　目前，研究自然化的人机交互是当今计算机科学技术领域的主要研究热点之一，手势输入作为一种自然、丰富、直接的交互手段在人机交互技术中占有重要的地位。本项目提出以Xilinx公司Spartan 6系列FPGA为核心器件的手势识别系统设计的方案，采用FPGA芯片的内置DSP硬核作为手势识别模块的核心,负责图像识别算法的实现，采用FPGA作为图像采集模块的控制中心,负责图像的采集,完成预处理和摄像头聚焦和云台的控制工作，以FPGA高速强大的处理能力保证了系统的实时性。手势识别部分融合人手颜色

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：200kb
    • 提供者：weixin_38671819

  1. voice-controlled-unity-game:包含源代码的存储库，以及使用语音识别开发基于手势的统一游戏-Unity game source code

  2. 经典问答游戏“谁想成为百万富翁”的语音控制实现 概述 该存储库包含一个为GMIT的基于手势的URI开发而完成的项目。 该项目指出，我们必须使用自然的用户界面进行开发和应用。 内容包含我们的语音控制实现“谁想成为百万富翁”的源代码和文档。 本文档旨在使读者深入了解以下类别的设计和开发过程。 申请目的 确定的手势 用于创建应用程序的硬件 解决方案的架构 结论与建议 如上所述，该项目实质上是经典问答游戏“谁想成为百万富翁”的语音控制实现。 该项目的最初目标是使用基于手势的控件来开发游戏/应用程序。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：64mb
    • 提供者：weixin_42120405

  1. 基于非有意头手势识别的智能轮椅控制方法

  2. 为了减少坐轮椅时的错误操作和不可预测的风险，本文提出了一种基于非故意的头部手势识别的人机界面方法。通过结合图像配准和帧差方法判断头部运动的速度，来区分有意或无意行为。设计了三种特征点组合模式，并将其映射为五个控制命令（即，左转，右转，前进，后退和停止），以在室内环境中驱动移动机器人。实验结果验证了我们提出的方法的可行性和有效性。该方法可以为老年人和因四肢截肢和截肢造成肢体运动受限的人提供自然而和谐的界面。

  3. 所属分类：其它

  1. 人机交互的增强现实系统，用于冠状动脉诊断计划和培训

  2. 为了让医生以更直观，更自然的方式进行冠状动脉的诊断和术前计划，并提高对实习生的训练效果，增强现实系统用于冠状动脉的诊断和训练（ARS-CADPT ）是本文设计和实现的。 首先，提出了一种基于计算机断层扫描（CT）图像的3D重建算法来对冠状动脉血管（CAV）进行建模。 其次，提出了静态手势识别和动态手势发现与识别算法，以实现实时，友好的人机交互（HCI），这是ARS-CADPT的特征。 第三，开发了Sort-First并行渲染和拼接显示子系统，大大扩展了学生用户的容量。 实验结果表明，通过使用AR

  3. 所属分类：其它

  1. 通过多模态感官信息提高社交沟通能力

  2. 如何提高儿童，特别是有社交障碍的儿童的社交能力诸如注意力缺陷/多动障碍等长期以来一直是研究人员和治疗师所面临的挑战。 最近的研究表明，计算机辅助方法可能可以有效解决这一问题。 这项研究旨在了解儿童的行为，然后提供适当的支持以提高他们的社交能力。 我们已经建立了一个智能系统，在这个系统中，孩子可以自由玩虚拟人物的互动社交技能游戏。 虚拟角色可以通过适应孩子的认知状态（例如，注意力集中）和情感状态（例如，幸福或惊喜）来调整自己的行为。 通过识别多模式感官信息可以实时识别孩子的行为，该信息包括头部姿势

  3. 所属分类：其它

  1. Seeed_Linux_mgc3x30：3d触摸板-源码

  2. Seeed_mgc3130 Microchip的MGC3X30是基于Microchip获得专利的GestIC技术的3D手势识别和运动跟踪控制器芯片，可通过自然的手和手指移动来实现用户命令输入。 用法 安装ncurses 从下载 推荐的ncurses-6.1.tar.gz 安装说明 tar -xvf ncurses-x.x.tar.gz cd ncurses-x.x/ ./configure make sudo make install 注意：说明中的xx是您下载的ncurses的版本。 6.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：weixin_42117037

  1. imucap：VR运动捕捉系统-源码

  2. 国际货币基金组织 IMUCAP是一种运动捕捉解决方案，可用于将来使用多人VR游戏。 IMU跟踪加速度计，陀螺仪和磁力计数据。 我们可以通过应用AHRS四元数过滤器使用此数据来获取对象的方向。 IMU放置在人体所有关节旁边。 我们能够完全根据每个传感单元的方向对其进行建模。 相比于位置跟踪，此联合旋转跟踪方法更有效，因为它允许在不同大小的播放器模型上进行可缩放的运动。 我们计划创建一个手势识别系统，以便在VR游戏中需要超人能力时，可以使用自然手势来完成此任务。 这是我们在2016年秋季。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：690mb
    • 提供者：weixin_42161450

  1. MacGesture：适用于macOS的全局鼠标手势-源码

  2. MacGesture 适用于macOS的可配置全局鼠标手势。 您可以在“应用偏好设置”的“关于”部分中阅读此README文件。 安装 自动更新 MacGesture会定期检查更新，并在有新版本可用时提示您。 :thumbs_up: 手动地 从页面下载最新版本包。 家酿 只需使用brew install --cask macgesture 。 :raising_hands: 产品特点 全局鼠标手势识别 通过手势可配置的快捷方式调用 基于包标识符的应用过滤 手势格式 手势 首字母缩写 向左移

  3. 所属分类：其它

  1. 交互式全息显示进展

  2. 交互式全息显示因其独特的真三维（3D）显示能力，能够给用户带来自然、真实的人机交互方式。作为交互式全息显示系统的重要组成部分，手势识别模块影响交互过程是否成功、自然和舒适。在交互式全息显示系统中，手势识别方式主要有基于穿戴设备的识别、基于视觉检测的识别和基于全息3D显示的3D触摸检测。综述了交互式全息显示系统的进展，讨论了3种交互方式的发展情况与优缺点，分析了交互式全息显示系统目前面临的问题和发展前景，为交互式全息显示的进一步研究提供了参考。

  3. 所属分类：其它

  1. 高速手势识别系统解决方案

  2. 1设计摘要　　目前，研究自然化的人机交互是当今计算机科学技术领域的主要研究热点之一，手势输入作为一种自然、丰富、直接的交互手段在人机交互技术中占有重要的地位。本项目提出以Xilinx公司Spartan 6系列FPGA为器件的手势识别系统设计的方案，采用FPGA芯片的内置DSP硬核作为手势识别模块的,负责图像识别算法的实现，采用FPGA作为图像采集模块的控制中心,负责图像的采集,完成预处理和摄像头聚焦和云台的控制工作，以FPGA高速强大的处理能力保证了系统的实时性。手势识别部分融合人手颜色信息和手

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：195kb
    • 提供者：weixin_38663167

  1. 智能穿戴设备基于动态模板匹配算法的3D手势识别

  2. 随着物联网设备的日益普及，智能穿戴设备行业发展迅速，其中以腕带类的智能手环、手表为主。智能穿戴设备具有丰富的传感器和一定的计算能力，通过手势识别作为自身以及面向其他物联网设备的人机交互，具有广泛的用户需求。提出基于动态模板匹配算法的3D手势识别系统，通过智能穿戴设备收集用户的特定手势来判断手势的含义，从而利用更自然的人机交互技术实现对智能设备的控制。使用智能设备的运动传感器读取相应的3D手势数据，结合优化的动态时间规整算法来识别手势；基于移动设备的特征和动态编程，通过斜率来界定曲线路径；同时，通

  3. 所属分类：其它

  1. 基于嵌入式系统实时交互的手势识别方法

  2. 摘要： 提出了一种在单摄像头条件下基于嵌入式系统的手势识别方法。通过拟合手势图的外接多边形，找出其所对应的手势缺陷图，并建立手势与手势缺陷图的一一映射，利用手势缺陷图的特征来匹配和识别不同的手势。算法还将手势的跟踪与识别有机地统一起来，通过预测下一帧中手势出现的粗略位置大大降低识别步骤的计算量。该算法在实际应用的嵌入式平台下，能快速、准确地实现手势的识别，能够满足实时人机交互的要求。 　　0 引言 　　手势交互是人机交互领域近年来的研究热点，特别是利用摄像头来实现对手势信息的非接触性捕获，并

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：321kb
    • 提供者：weixin_38592134