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  1. OpenNI自带的类实现手部跟踪

  2. 本文主要介绍使用OpenNI中的HandsGenerator来完成对人体手部的跟踪,在前面的文章Kinect+OpenNI学习笔记之5(使用OpenNI自带的类进行简单手势识别)中已经介绍过使用GestureGenerator这个类来完成对几个简单手势的识别,这次介绍的手部跟踪是在上面简单手势识别的结果上开始跟踪的,这是OpenNI的优点,微软的SDK据说是不能单独对手部进行跟踪,因为使用MS的SDK需要检测站立人体的骨骼,然后找出节点再进行跟踪,不懂最新版本的是否支持这个功能。而此节讲的Op
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2012-10-11
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:wuweigreat
  1. Virtools环境下基于Kinect的手势识别与手部跟踪_周小芹

  2. Virtools环境下基于Kinect的手势识别与手部跟踪_周小芹
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2014-07-18
    • 文件大小:547840
    • 提供者:u013431457
  1. 鉴别式多核手跟踪

  2. 手部跟踪 核跟踪 6页 对于理解基础概念和公式的总体把握有帮助
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-08-10
    • 文件大小:993280
    • 提供者:u012548489
  1. 基于opencv的手部运动跟踪

  2. 实现了基于opencv的手部运动跟踪,利用了模板匹配的方法,首先载入模板,将其灰度化(加快匹配速度),然后从摄像头或者电脑硬盘中读取视频,将视频的每一帧二值化后与模板进行匹配,最后用长方形画出匹配区域,并用圆形标明中心
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-10-05
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:u013931020
  1. Python-Handtrackjs基于Tensorflowjs的手部跟踪与交互

  2. Handtrack.js:基于Tensorflow.js的手部跟踪与交互
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-11
    • 文件大小:34603008
    • 提供者:weixin_39840515
  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. HPTK:手物理工具包-源码

  2. 惠普 手工物理工具包(HPTK)是一种以模块化和可扩展的方式构建物理手工驱动的交互的工具包。与平台无关。与输入无关。该工具包可与结合使用以进行UI交互。 主要特点 只需很少的代码即可访问手部零件,组件或计算值的数据模型。 基于类似于MVC的模块的代码体系结构。 ( )。支持自定义模块。 ( )。 最先进的手物理学。可通过配置资产进行详细配置。 与平台无关。在VR / AR /非XR应用上测试 与输入无关。使用手动跟踪或控制器。 与规模无关。适用于任何手号。 定义应对跟踪丢失的策略。 基于
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42132056
  1. Google MediaPipe handdetectiongpu.apk Hands 手部检测和跟踪

  2. Google MediaPipe handdetectiongpu.apk Hands 手部检测和跟踪
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:18874368
    • 提供者:chitiantong
  1. 基于凸轮移位和运动速度的实时鲁棒手部跟踪

  2. 基于凸轮移位和运动速度的实时鲁棒手部跟踪
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:609280
    • 提供者:weixin_38526780
  1. 一种复杂背景下的手跟踪和姿势识别的互变方法

  2. 提出了一种在复杂背景下进行手部跟踪和识别的改进方法。 为了获得更可靠的跟踪结果,在跟踪过程中使用了两种跟踪算法Lucau-Kanade跟踪器和CamShift跟踪器。 Lucas-Kanade跟踪器不仅用于跟踪手,而且其跟踪结果还用于修改CamShift跟踪器。 为了获得更可靠的识别结果,将两个跟踪结果传递到识别模块中,然后对跟踪和识别进行交互修改:结合跟踪结果进行识别,可以减少复杂背景下的干扰,提高识别过程的效率; 同时结合识别结果进行跟踪,可以消除跟踪过程的偏差。 实验表明,与传统跟踪方法相
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38688371
  1. 通过新颖的多线索集成进行可靠的手部跟踪

  2. 通过新颖的多线索集成进行可靠的手部跟踪
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38645133
  1. HandTracking:使用TensorRT姿势检测跟踪手-源码

  2. 手部追踪 具有TensorRT姿势检测的跟踪手
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:33792
    • 提供者:weixin_42136791
  1. 单深度摄像头实时,强大的手部跟踪

  2. 单深度摄像头实时,强大的手部跟踪
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38592548
  1. 利用Kinect手部跟踪构造手势空间点集进行指尖定位的研究与实现

  2. 利用Kinect手部跟踪构造手势空间点集进行指尖定位的研究与实现
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:262144
    • 提供者:weixin_38644688
  1. 基于3D Mesh MoSIFT特征描述符的手部精细动作识别

  2. 大数据时代对精细运动分析(例如手活动识别)的要求越来越高。 但是,在现实情况下,手活动识别会因光照,姿势和遮挡的变化而面临巨大挑战。 深度采集是解决上述问题的有效途径。 本文提出了一个完整的手活动识别结合深度信息框架,用于精细运动分析。 首先,将改进的图形切割方法引入到手的定位和随时间的跟踪中。 然后,结合3D几何特征和手部行为先验信息,提出了3D Mesh MoSIFT特征描述符来表示手部活动的判别性质。 仿真正交匹配追踪(SOMP)用于编码视觉代码字。 实验基于公开的深度数据集(ChaLea
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38661100
  1. 基于视觉伺服的手部跟踪仿真研究

  2. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:757760
    • 提供者:weixin_38677227
  1. hw4-hand-gesture跟踪和识别-williamjdai:GitHub Classroom创建的hw4-hand-gesture跟踪和识别-williamjdai-源码

  2. HW4:手势跟踪和识别 对于本作业,您将使用OpenCV实现手势识别和跟踪。 然后,您将使用它来创建自定义手势,并控制键盘和鼠标操作。 进行手部追踪有两种基本方法:在本作业中将采用自底向上的特征工程和基于启发式的方法。 和“从数据中学习”的方法。 前者在早期的AR / VR系统中已被广泛使用。 后一种方法在今天很普遍,但不适用于此作业。 但是,“基于数据的学习”方法可以建立在我们处理这些分配的数据之上。 机器学习算法可以替代,扩展或增强您在本硬件中设计的启发式方法。 该作业旨在为您提供实际操
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_42131601
  1. 融合红外深度信息的视觉交互手部跟踪算法

  2. 在虚拟现实环境中手部跟踪是视觉交互系统的基础和核心。针对现有视觉跟踪方法在手部运动姿态、尺度变化及复杂背景条件下出现的稳健性等问题, 结合纹理和轮廓信息, 利用基于梯度方向局部二值模式特征为基础的粒子滤波跟踪算法, 建立局部和全局的特征直方图描述, 实现手部跟踪。针对粒子匮乏问题, 利用红外深度信息, 并引入基于群智能的人工蜂群算法, 将当前时刻的观测信息融合在粒子预测的采样和更新阶段, 高效完成目标的搜索和优化, 降低粒子集衰减程度, 改善状态估计精度。实验结果表明, 该方法在各种复杂背景下可
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-07
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_38734993
  1. freehandvr:用于VR的深度实时手部跟踪和形状检测-源码

  2. FreeHandVR 最初在我们的学校黑客马拉松中创建,Hack HW2019。获得第一名。 通过实时xyz手部跟踪和手部形状检测(反映游戏中),使Unity中的VR游戏更具沉浸感。 到目前为止,还有很多错误,但是会被消除,并有望变成一个对所有人有用的Unity插件。 利用这些功能的游戏将在单独的分支或存储库中开发。 旧的Hackathon回购: : 由...制作: 刘会(BitsByWill) 卢卡斯·塞克里尔(lukasswiss) 威尔·法哈特(willf668) 伊薇
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:78848
    • 提供者:weixin_42097450
  1. handtrack.js:直接在浏览器中用于实时手部检测原型(边界框)的库-源码

  2. Handtrack.js 在观看现场演示。 Handtrack.js是一个用于直接在浏览器中对实时手部检测(边界框)进行原型制作的库。 在下面,它使用了经过训练的卷积神经网络,该网络提供了图像中手的位置的边界框预测。 卷积神经网络(ssdlite,mobilenetv2)使用tensorflow对象检测api进行训练()。 第一人称射击 图片尺寸 设备 浏览器 评论 21 450 * 380 Macbook Pro(i7,2.2GHz,2018) Chrome版本72.0.3626
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:37748736
    • 提供者:weixin_42127775
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