您当前的位置：首页 > Manus

手部骨架识别

时间：2025-04-30 00:17:24 来源：互联网作者：

手部动作识别实践_openpose手部关键点识别-2024年6月26日 · 利用YOLOv8获取手部区域，然后对手部区域进行分类，实现手势识别。本文使用检测+分类，对于一类手势只需200张训练图片，即可达到99%的准确率。在下一篇基于关更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_43384376/article/details/139976750

腾讯云更稳定的手势识别方法--基于手部骨架与关键点检测-腾讯云 2021年3月9日 · 本期将介绍并演示基于MediaPipe的手势骨架与特征点提取步骤以及以此为基础实现手势识别的方法。 Color Space 更稳定的手势识别方法--基于手部骨架与关键点检测更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/1799476

百度AI开放平台检测图片中的手部并返回手部矩形框位置，定位手部的21个主要骨节点，可用于自定义手势检测、AR特效、人机交互等场景立即使用技术文档更多内容请查看https://ai.baidu.com/tech/body/hand

.sb_doct_txt{color:#4007a2;font-size:11px;line-height:21px;margin-right:3px;vertical-align:super}.b_dark .sb_doct_txt{color:#82c7ff}计算学部https://computing.hit.edu.cn › _upload › article › files › fb › [PDF]基于骨架掩膜图像的动态手势识别算法势识别中不同人存在手形差异以及同类动作速度不一致的问题，本文提出一种基于骨架掩膜图像的动态手势识别算法。首先对源视频的每一帧手势图像进行骨架提取以及阈值更多内容请查看https://computing.hit.edu.cn/_upload/article/files/98/fb/c91c42bf4519a44fd66d497c8f40/0ed18585-7649-4f61-a741-b718539bd319.pdf

hanspub.org[PDF]基于局部特征移位网络的手部骨架动作识别本文提出了一种基于局部特征移位网络的动作识别网络框架,具体来说,该框架首先建立手部骨架的无向时空图拓扑结构,并使用自适应图卷积网络提取手部骨架拓扑图的关节特征更多内容请查看https://pdf.hanspub.org/CSA20220800000_82345135.pdf

《计算机系统应用》基于骨架的快速手势识别模型2022年2月24日 · 摘要：对于手势识别来说, 骨架数据是一种紧凑且对环境条件稳健的数据模态. 最近基于骨架的手势识别研究多使用深度神经网络去提取空间和时间的信息, 然而这些方法可能更多内容请查看https://c-s-a.org.cn/html/2022/11/8795.html

计算机辅助设计与图形学学报https://www.jcad.cn › cn › article › pdf › preview › SP.J[PDF]基于三维手部骨架数据的连续手语识别2021年12月11日 · 摘要: 为有效地消除手语识别过程中背景、光照等干扰因素带来的视觉问题, 采用低冗余的骨架数据表达手语信息, 设计了一个端到端连续手语识别模型. 首先, 分别从帧内和帧更多内容请查看https://www.jcad.cn/cn/article/pdf/preview/10.3724/SP.J.1089.2021.18816.pdf

推荐资讯

栏目更新

栏目热门