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  1. 一种面向实时交互的变形手势跟踪方法

  2. 变形手势跟踪是基于视觉的人机交互研究中的一项重要内容.单摄像头条件下,提出一种新颖的变形手 势实时跟踪方法.利用一组2D手势模型替代高维度的3D 手模型.首先利用贝叶斯分类器对静态手势进行识别,然后 对图像进行手指和指尖定位,通过将图像特征与识别结果进行匹配,实现了跟踪过程的自动初始化.提出将K-means 聚类算法与粒子滤波相结合,用于解决多手指跟踪问题中手指互相干扰的问题.跟踪过程中进行跟踪状态检测,实现 了自动恢复跟踪及手势模型更新.实验结果表明,该方法可以实现对变形手势快速、准确的连续

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-08
    • 文件大小：1022976
    • 提供者：ghostsx

  1. 基于Mean Shift的序列图像手势跟踪算法

  2. 基于Mean Shift的序列图像手势跟踪算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-14
    • 文件大小：193536
    • 提供者：a520jc

  1. 手势跟踪识别T-Tracking模块Ver 0.1版本

  2. 1、基于深度摄像机的手势跟踪、手势识别、轮廓识别、运动目标坐标输出代码 2、基于Primesense公司深度图 3、技术涉及复杂图形学算法，感兴趣的朋友，希望你们能发展中国自己的识别技术发展。 4、能够运行于Window,Linux,Android系统，全球第一个能够运用Android系统深度摄像的手势跟踪实现代码。 5、有部分OpenCV函数被简化。 6、代码的思路和细节已经有发明专利保护，拒绝完全抄袭，希望在此基础上大家创新 1, the depth of the camera based

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2011-01-30
    • 文件大小：539648
    • 提供者：lwg8376

  1. 一种改进的camshift手势跟踪算法

  2. 一种改进的camshift手势跟踪算法 一种改进的camshift手势跟踪算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-09-17
    • 文件大小：199680
    • 提供者：a520jc

  1. 手势识别与跟踪英文论文

  2. 手势识别与跟踪方面的国际顶级杂志或会议上的英文论文，对研究人手姿态识别、手势跟踪方面有很大帮助。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-09
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：lcj49997

  1. 手势识别与跟踪

  2. 手势识别方面的国外顶级期刊论文，对研究手势跟踪有很大帮助。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-09
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：lcj49997

  1. 基于视觉手势识别的研究

  2. 基于视觉手势识别的研究 研究内容：开发和设计基于计算机视觉的手势的跟踪和识别算法，以建立一种人机交互接口

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-05-11
    • 文件大小：200704
    • 提供者：duhaoda1314

  1. 基于计算机视觉的手势跟踪与识别算法研究

  2. 基于计算机视觉的手势跟踪与识别算法研究，硕士生论文，值得参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-08-31
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：superdont

  1. 基于颜色概率模型的实时手势跟踪算法_徐力群.pdf

  2. 本文提出了一种改进的CAMSH IFT 算法, 实现了对动态手势的实时跟踪。将图像序列通过一个肤色概率查找表转换为肤色概率分布图, 结合运动信息和肤色概率分布, 初始化一个搜索窗的大小和位置, 然后对肤色概率分布图进行迭代运算, 定位出手势的位置和大小, 根据计算肤色概率分布图中手势区域的2 阶矩, 最终确定感兴趣区域的长度和宽度。实验表明, 本文提出的算法能实时处理视频图像, 避免了错误跟踪, 而且跟踪准确精细。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-06-30
    • 文件大小：970752
    • 提供者：u010748535

  1. 基于三维视觉的手势跟踪及人机交互中的应用

  2. 关于手势识别的一个应用介绍，感觉很不错的样子，有兴趣的同学可以下载一下。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2014-06-03
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：wbg91

  1. 使用德PTH-基于手势跟踪的手势识别非接触式控制器中的应用

  2. 关于手势的研究活动为基础的用户界面（UI）已经增殖，在过去十年[1]，[5]。其中各种基于手势的用户界面，接触界面已经进入了聚光灯下的人机交互（HCI）的智能电视和移动设备。非接触式用户界面的方法已经深入的研究，因为它们不仅提供了一个直观的 接口也无需额外的硬件。大多数的非接触式的用户界面已经基于颜色基于视觉的手势跟踪[2]，[3]。基于颜色的跟踪有两个致命的局限性：1）背景往往具有相似的颜色来双手武器。 2）照明勤换。为了避免色为主跟踪这些问题，我们提出了一种新颖的基于深度的专人跟踪合适的算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-09-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u010843609

  1. 在深度图像的实时手势跟踪

  2. 专人跟踪是一种姿态的根本任务识别系统。大部分以前的作品所追踪的手在彩色图像位置和肤色严重依赖信息。然而，颜色信息是很容易受到照明变化和肤色的差异各地不同的人种族。此外，不能有效地鉴别面或从手等皮肤色状物体使用肤色时检测。在本文中，我们提出了一个手势跟踪算法使用深度图像只，并且也是手点击检测方法自动初始化专人跟踪。我们证明该深度的图像即可，有利于实时专人跟踪。的区域生长技术应用到段手区域的深度图像。然后基于均值漂移算法准确地定位在分段的手中心手区域。实验结果表明，该跟踪算法运行在300+的FPS

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2014-09-23
    • 文件大小：381952
    • 提供者：u010843609

  1. 肤色相近的手势跟踪和分割

  2. 肤色相近的手势跟踪和识别 用了支持向良机 可以参考下

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2015-01-25
    • 文件大小：902144
    • 提供者：aimripeky

  1. 基于STC的手势跟踪

  2. vs2012平台 opencv2.4.10环境 手势跟踪

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-05-08
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：bitxiaochi

  1. 手势跟踪 鼠标控制 opencv

  2. 手势跟踪和鼠标控制 opencv开发案例，完整项目文件和详细注释

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-12-31
    • 文件大小：67584
    • 提供者：szxwp

  1. 基于Kinect深度图像信息的手势跟踪与识别

  2. 针对基于视觉的手势识别技术对环境背景要求较高的问题，提出了一种利用深度信息进行手势提取和识别的研究方案。采用Kinect深度摄像头，通过中值滤波以及深度信息与邻域特点来分割手部区域并用Canny算子提取出手势轮廓，再以深度图像的凸缺陷指尖来完成对指尖的检测，从而实现对数字手势1到5的手势识别。该方法可快速有效地对指尖进行检测，鲁棒性和稳定性都比其他方法更好。实验结果表明，该手势识别方案的平均识别率达到92％，证明了该方法的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：466944
    • 提供者：weixin_38640168

  1. WiTrace：使用WiFi信号的厘米级被动手势跟踪

  2. WiTrace：使用WiFi信号的厘米级被动手势跟踪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：904192
    • 提供者：weixin_38698433

  1. 一种肤色干扰下的变形手势跟踪方法

  2. 介绍了一种基于单目视觉的肤色干扰下的变形手势跟踪方法。根据跟踪过程中所用到的基本手势特征,提出了一种基于PGH(成对几何直方图)的静态手势识别方法。为了解决跟踪过程中的肤色干扰问题,实现了基于Kalman滤波器的手势预测跟踪。为了解决跟踪过程中的初始化问题,提出了一种基于层次结构的跟踪初始化解决方案。实验结果表明,该方法能够在肤色干扰的情况下有效地对变形手势进行跟踪,并能够满足基于视觉的实时人机交互的要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：403456
    • 提供者：weixin_38694566

  1. 基于Kinect的手势跟踪概述

  2. 基于Kinect的手势跟踪概述

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38625448

  1. 一种基于TLD的手势跟踪方法

  2. 针对手势跟踪的有效性和鲁棒性问题，提出了一种结合手势检测与TLD（Tracking Learning Detecting）跟踪的手势跟踪方法。首先利用Haar特征与Adaboost算法对静态手势进行快速检测，然后对手势区域进行定位，最后使用TLD算法对定位的手势区域进行跟踪以获取动态手势轨迹。实验结果表明，该方法可以实现对变形手势快速、准确的跟踪，对部分遮挡有很好的适应性，具有较高的鲁棒性和实时性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：624640
    • 提供者：weixin_38504089
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