mediapipe参考文献 |
| 时间：2025-08-20 16:53:12 来源：互联网 作者： |
百度学术文章研究一种基于MediaPipe的快速手势识别方法,阐述了手势识别过程数据特征提取方法,通过构建手部检测模型,关键点定位和数据采集等步骤,建立了基于MediaPipe的数字手势识别模型.实验 更多内容请查看https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=144m0640ub060r202u0m0aq0nm194268
维普期刊官网然而复杂的环境会对手势识别的准确性产生很大的影响,本文旨在探索一种基于MediaPipe的高精度手势识别算法,算法采用MediaPipe的手部关键点检测模块,对手部姿态进行检测和识别,利用本 更多内容请查看https://qikan.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7112164459
arXiv.org翻译此结果MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking2020年6月18日 · We present a real-time on-device hand tracking pipeline that predicts hand skeleton from single RGB camera for AR/VR applications. The pipeline consists of two 更多内容请查看https://arxiv.org/abs/2006.10214
百度学术跟以往与计算机交互时使用的键盘鼠标等传统设备而言,现如今,在能直接实现人机交互的计算机视觉领域,利用摄像头和相关的视觉检测设备,通过特定的手势对电脑发出指令控制的技术,正逐渐 更多内容请查看https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1p6c0p30be310ec09k6u06c0v0542089&site=xueshu_se
学术范MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking-学术范学术范收录的Repository MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking，目前已有全文资源，进入学术范阅读全文，查看参考文献与引证文献，参与文献内容讨论。更多内容请查看https://www.xueshufan.com/publication/3036954260
维普期刊基于MediaPipe与机器学习模型融合的手势识别框架-【维普 摘要 文章提出了一种基于MediaPipe与机器学习模型融合的手势识别框架。 首先,通过MediaPipe获取手部21个关键点;其次,使用数据集增强模块扩充数据集,根据角度信息和距离信息使用自动化 更多内容请查看https://qikan.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7110325633
X-MOL科学知识平台MediaPipe Hands：设备上的实时手部追踪,arXiv 该管道由两个模型组成：1）手掌检测器，2）手部地标模型。 它是通过 MediaPipe 实现的，MediaPipe 是一个用于构建跨平台机器学习解决方案的框架。 所提出的模 更多内容请查看https://www.x-mol.com/paper/1274089068053426176/t?adv
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