检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于计算机视觉技术的手势识别人机交互方法

信息记录材料 2024年第5期25卷 203-205,208页

作者：王利私立华联学院广东广州510663

常规的手势识别人机交互方法主要使用FocalLoss损失函数生成交互识别锚框,易受识别目标尺度变化影响,导致交互指令执行异常,因此,需要基于计算机视觉技术,设计一种全新的手势识别人机交互方法。即利用计算机视觉技术采集手势识别人机交... 详细信息

常规的手势识别人机交互方法主要使用FocalLoss损失函数生成交互识别锚框,易受识别目标尺度变化影响,导致交互指令执行异常,因此,需要基于计算机视觉技术,设计一种全新的手势识别人机交互方法。即利用计算机视觉技术采集手势识别人机交互图像,进行人机交互手势识别分割,提取手势识别人机交互特征,从而实现合理交互。实验结果表明,设计的基于计算机视觉的手势识别人机交互方法的交互效果较好,各个交互指令均能有效执行,有一定的应用价值。

关键词：计算机视觉手势识别人机交互方法设计

维普期刊数据库博看期刊

基于改进YOLOv5-Conv手势识别研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

信息技术与信息化 2024年第7期 207-211页

作者：薛阳李清卢秋红丁凯杨江天李金星上海电力大学自动化工程学院上海200090 上海合时智能科技有限公司上海200040

现有手势识别算法存在计算量大、鲁棒性差、准确率低等问题。为了应对这些挑战,提出了一种名为YOLOv5-Conv的新算法。将手势识别任务分为手势检测和手势分析两部分,以提高识别的准确率。在手势检测部分,对传统的YOLOv5s算法进行了改进,... 详细信息

现有手势识别算法存在计算量大、鲁棒性差、准确率低等问题。为了应对这些挑战,提出了一种名为YOLOv5-Conv的新算法。将手势识别任务分为手势检测和手势分析两部分,以提高识别的准确率。在手势检测部分,对传统的YOLOv5s算法进行了改进,包括使用轻量级卷积GhostConv、结合FasterNet的Faster block得到C3faster、添加无参数注意力机制SimAM以及修改损失函数为MPDIoU。改进后的YOLOv5s模型相较于原模型,计算量降低了36%,权重降低了30.3%,参数量降低了34%,mAP@0.5上升了0.6%。手势分析部分,提出了一种基于ConvNeXt网络的方法,通过对手势检测部分得到的手势区域进行特征提取,实现手势识别。实验表明,YOLOv5-Conv算法相较于传统网络模型,能有效提高精度和鲁棒性,具有广阔的应用前景。

关键词：手势识别深度学习 YOLOv5算法 ConvNeXt算法轻量化改进

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于MediaPipe的手势识别研究

木工机床 2024年第1期 9-12页

作者：李达良福建洁博利厨卫科技有限公司福建福州3500118

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。实验证明:该模型具有良好的实时性和鲁棒性,能够准确... 详细信息

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。实验证明:该模型具有良好的实时性和鲁棒性,能够准确地识别手势并实现互动操作。本研究为基于MediaPipe手势识别的互动机器手研制提供了有效的方法和技术基础。

关键词： MediaPipe 手势识别特征提取 KNN算法

维普期刊数据库博看期刊

基于Leap Motion手势识别的三维交互系统

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子设计工程 2024年第1期32卷 44-48页

作者：项融融李博赵桥中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室山西太原030051

随着虚拟交互技术的发展,人们迈入了“体验式经济时代”,消费者越来越关注个性体验,因此,基于Leap Motion手势识别设备,设计了一种三维虚拟室内交互系统。该系统以Unity3D作为开发工具,Leap Motion作为硬件平台,结合C#语言进行脚本的编... 详细信息

随着虚拟交互技术的发展,人们迈入了“体验式经济时代”,消费者越来越关注个性体验,因此,基于Leap Motion手势识别设备,设计了一种三维虚拟室内交互系统。该系统以Unity3D作为开发工具,Leap Motion作为硬件平台,结合C#语言进行脚本的编译,利用3ds Max平台对室内进行场景搭建,通过Unity3D工具将组件整合,设计了七种手势,使用Leap Motion硬件设备对场景中物体进行各种不同的操作。经试验表明,该系统实现了用户与场景中物体的交互能力,可以应用在室内装修和设计等方面,增强人们的体验感与趣味性。

关键词： Leap Motion 手势识别 Unity3D 虚拟交互

基于改进的ResNet网络模型的静态手势识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

信息与电脑 2024年第5期36卷 125-129页

作者：汝昊苏州城市学院光学与电子信息学院江苏苏州215104

为有效解决卷积神经网络提取特征遗漏以及特征信息利用效率低的问题,文章提出基于改进残差网络的静态手势识别方法。在残差网络(Residual Network,ResNet)模型中,改进了残差块,优化了模型,增强了模型的特征提取能力和训练稳定性。实验... 详细信息

为有效解决卷积神经网络提取特征遗漏以及特征信息利用效率低的问题,文章提出基于改进残差网络的静态手势识别方法。在残差网络(Residual Network,ResNet)模型中,改进了残差块,优化了模型,增强了模型的特征提取能力和训练稳定性。实验结果表明,与传统ResNet34模型相比,改进ResNet模型具有更好的性能,能够提高手势图像的识别精度。

关键词：手势识别特征提取识别精度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于MEF-YOLO的轻量手势识别算法

信息技术与信息化 2024年第5期 15-18页

作者：朱雪燕王招娣黄明茹郭梦珏洛阳师范学院河南洛阳471934

针对非接触式的人机交互中手势识别精度低速度慢的问题,提出一种轻量化MEF-YOLO(MobileNetV3-ECA-FReLU YOLO)算法。将YOLOv5s的主干网络CSPDarknet53替换成轻量化的Mobielnetv3,在主干网络的最后一个卷积层之后融入ECA注意力机制,规避... 详细信息

针对非接触式的人机交互中手势识别精度低速度慢的问题,提出一种轻量化MEF-YOLO(MobileNetV3-ECA-FReLU YOLO)算法。将YOLOv5s的主干网络CSPDarknet53替换成轻量化的Mobielnetv3,在主干网络的最后一个卷积层之后融入ECA注意力机制,规避因参数减少而导致的特征信息丢失问题,同时使模型更好地融合不同通道间的信息,接着在输出层添加FReLU激活函数,增加模型的非线性,使特征的表达能力增强。在自制数据集上验证了MEF-YOLO算法的可行性,并与YOLOv5算法进行了对比。结果表明,轻量化MEF-YOLO算法的模型大小减小了78.4%,检测速度提升了61帧/s,同时平均识别精度较YOLOv5算法提升了3.6%。

关键词：手势识别 MobileNetV3 注意力机制 FReLU激活函数

基于Kinect动态手势识别的改进DTW算法研究与实现

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

天津城建大学学报 2024年第2期30卷 133-137页

作者：洪姣张雪娇刘国瑞刘琦天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

为了解决传统算法在动态手势识别中存在的准确率不高、难以适应复杂背景等问题,本文提出了一种基于Kinect传感器的改进DTW算法动态手势识别方法.使用Kinect Studio和Visual Gesture Builder训练建立手势模板库,对传统的DTW算法进行限制... 详细信息

为了解决传统算法在动态手势识别中存在的准确率不高、难以适应复杂背景等问题,本文提出了一种基于Kinect传感器的改进DTW算法动态手势识别方法.使用Kinect Studio和Visual Gesture Builder训练建立手势模板库,对传统的DTW算法进行限制搜索范围和设置失真度阈值两点改进,利用改进后的DTW算法对提取出来的人物指定关节信息和模板信息进行匹配,从而识别出手势.实验结果表明,改进DTW算法具有较高的动态手势识别准确率,并且能够更好地适应复杂环境.

关键词：动态手势识别 Kinect 改进DTW算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数据手套的手势识别及无人机控制系统

无线通信技术 2024年第1期33卷 42-46页

作者：陶烨豪方建波尚杰宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 中国科学院宁波材料技术与工程研究所浙江宁波315201

与载人飞机相比,商用无人机具有体积小、造价低、使用方便、对作战环境要求低、战场生存能力强等优点,备受多方面的青睐。面对复杂的飞行环境,遥控器、地面站等传统控制系统已无法满足应用要求。考虑到用户使用习惯和无人机控制的可及性... 详细信息

与载人飞机相比,商用无人机具有体积小、造价低、使用方便、对作战环境要求低、战场生存能力强等优点,备受多方面的青睐。面对复杂的飞行环境,遥控器、地面站等传统控制系统已无法满足应用要求。考虑到用户使用习惯和无人机控制的可及性,本文提出了一种基于数据手套的无人机端侧控制系统和一种实时的动态手势分割算法。首先通过设置角速度阈值,分割长短不一的动态手势;然后采用线性插值法和组合数据均值法,将长短不一的动态手势重新采样至定长;最后还提出了一种多流一维卷积与Transformer相结合的手势识别算法,在测试集与户外实验上分别取得了98.76%和97.78%的高识别率,这比传统LSTM算法的识别率分别提高了3.39%和5.56%,表明该算法不仅具有良好的识别性和泛化能力,且具有良好的实时性和快速响应能力,户外实验中单次手势完成后0.8s内,无人机便可以执行相应指令,展现出了良好的应用潜力。

关键词：手势识别数据手套无人机控制深度学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

不同情景下高效手势识别系统设计

云南师范大学学报（自然科学版） 2024年第3期44卷 45-47页

作者：汤云雄汤浩然何小英云南体育运动职业技术学院云南昆明650228 电子科技大学成都学院工学院四川成都611731

为实现不同背景和光照下实时、准确的手势识别,利用OpenCV的强大图像处理能力进行视频流捕获和预处理,然后借助MediaPipe的高级机器学习算法进行手势识别,设计并构建了一个基于OpenCV和MediaPipe的手势识别系统.实验测试表明,系统能够... 详细信息

为实现不同背景和光照下实时、准确的手势识别,利用OpenCV的强大图像处理能力进行视频流捕获和预处理,然后借助MediaPipe的高级机器学习算法进行手势识别,设计并构建了一个基于OpenCV和MediaPipe的手势识别系统.实验测试表明,系统能够在不同光照和背景条件下高效运行.

关键词：手势识别机器视觉深度学习