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手势识别经典论文

时间：2025-08-15 17:04:52 来源：互联网作者：

腾讯云【论文复现】基于深度学习的手势识别算法-腾讯云开 2024年11月23日 · 本文基于论文 [Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking [1]] (ECCV 2018 Open Access Repository (thecvf.com)) 实现手部姿态估计。手部姿态估计是从图像或视频帧集中找到手部关节位置的任务。更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2470294

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汉斯出版社基于视觉的动态手势识别综述为了解动态手势识别的发展现状，通过对近年来动态手势识别算法的研究，从多模态输入、手部检测、手势建模三个方面进行梳理总结，介绍当前动态手势识别算法研究进展、面临更多内容请查看https://www.hanspub.org/journal/PaperInformation?paperID=35738

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand 2021年11月10日 · 现有流水线支持计算多种文化背景（如美国、欧洲和中国）下的手势，以及各种手势标志，包括 “非常棒”、握拳、“好的”、“摇滚” 和 “蜘蛛侠”。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776

X-MOL科学知识平台手势识别综述,International Journal for Research in Applied 2022年7月10日 · 手势识别是人机交互的一部分，随着计算机硬件和机器学习（尤其是计算机视觉）的进步，手势识别迅速兴起。与机械设备（鼠标、键盘等）相比，手势识别是与计算机交更多内容请查看https://www.x-mol.com/paper/1757893303567355904/t

[论文评析]MediaPipe Hands: On-device Real-time 2022年11月25日 · 这篇文章基于 Mediapipe框架提出了一种端侧实时手部跟踪的解决方案：只利用单个RGB相机即可预测手部的骨架，可应用于AR,VR等场景中。（1）模型必须在各种手的尺寸上工作，而且尺度跨度很大（20倍），并能够更多内容请查看https://blog.csdn.net/QKK612501/article/details/128041844

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qikanchina.com计算机视觉的手势识别研究-期刊网四川大学吕华富采用了卷积神经网络的方法实现对手势的识别，他们以Thomas Moeslund手势识别数据集为基础，以24种静态手势为研究对象进行识别工作，准确率高达98%以上。中科院钟习更多内容请查看https://www.qikanchina.com/thesis/view/4981237

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