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手部姿势识别

时间：2025-04-30 00:19:47 来源：互联网作者：

实时手势识别（1）- 基于手部检测+手部分类_手部检测数据 2024年8月17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。在下一篇基于关键更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_40387714/article/details/141279664

开源人体姿态识别项目OpenPose中文文档 OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/49302970

Ultralytics YOLOv8 Docs手部关键点数据集 -Ultralytics YOLO 文档4 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

Ultralyticshttps://www.ultralytics.com › zh › blog › enhancing-hand-keyYOLO11 手部姿势估计 |Ultralytics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帮助计算机理解更多内容请查看https://www.ultralytics.com/zh/blog/enhancing-hand-keypoints-estimation-with-ultralytics-yolo11

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 wddns更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/676260095

2.手部关键点检测(手部姿势估计)方法手部关键点检测 (手部姿势估计) 的方法，目前主流的方法主要两种：一种是 Top-Down （自上而下）方法，另外一种是 Bottom-Up （自下而上）方法；将手部检测和手部关键点估计分离，在图像上首先进行手部目标检更多内容请查看https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133277726

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