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基于手势识别的会议控制系统演示文件

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简介:
本演示文件介绍了一种创新的基于机器学习的手势识别技术,旨在开发一套智能化会议控制系统。该系统能够精准地捕捉并解析参会者的各种手势指令,从而实现对多媒体设备、文档展示等会议环节的高效控制。通过这一技术的应用,大大提升了会议互动性和工作效率,为现代商务沟通提供了全新体验。 本项目旨在通过机器学习与深度学习技术实现手势识别功能。该程序能够对人的手势动作进行判断,并将其对应的操作执行出来,利用计算机视觉技术实现实时检测和识别视频流中的手势动作。系统通过摄像头捕捉并分析用户的连续手势动作。 此项目的应用范围广泛,适用于商务会议中PPT的控制以及教育场景下的课堂教学等多个人群与场合。性能方面,项目要求达到80%以上的识别准确率,并且具备快速响应能力。

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    本演示文件介绍了一种创新的基于机器学习的手势识别技术,旨在开发一套智能化会议控制系统。该系统能够精准地捕捉并解析参会者的各种手势指令,从而实现对多媒体设备、文档展示等会议环节的高效控制。通过这一技术的应用,大大提升了会议互动性和工作效率,为现代商务沟通提供了全新体验。 本项目旨在通过机器学习与深度学习技术实现手势识别功能。该程序能够对人的手势动作进行判断,并将其对应的操作执行出来,利用计算机视觉技术实现实时检测和识别视频流中的手势动作。系统通过摄像头捕捉并分析用户的连续手势动作。 此项目的应用范围广泛,适用于商务会议中PPT的控制以及教育场景下的课堂教学等多个人群与场合。性能方面,项目要求达到80%以上的识别准确率,并且具备快速响应能力。
  • PPT换页
    优质
    本系统利用先进的手势识别技术实现对PPT页面切换的精准控制,操作便捷高效,大大提升了演示时的互动性和灵活性。 基于C/C++的课程设计实现通过手势控制PPT切换的功能,具有较高的实用价值。
  • 小车运动.rar_OpenCV运动分割与
    优质
    本项目为一款基于OpenCV的手势识别系统,能够实现通过手势对小车进行远程操控。利用运动分割技术精确捕捉用户动作,提供直观便捷的操作体验。 本系统利用目前较为成熟的OpenCV相关函数进行了基于肤色分割与模板的手势识别研究,并通过自编的控制函数实现了简单的虚实交互功能。用户可以通过摄像头捕捉特定手势动作来远程操控小车在平面跑道上的启动、停止等操作。
  • 灯光_3.zip
    优质
    本项目为一款基于手势识别技术的智能灯光控制系统,用户通过简单的手部动作即可实现对家中灯光的开关与调节。该系统结合了计算机视觉和机器学习算法,旨在提高家居生活的便利性和舒适度。 基于手势识别系统的灯控装置可以实现通过手势操作来控制灯光的亮灭功能。
  • MATLAB
    优质
    本项目开发了一套基于MATLAB的手势识别系统,通过捕捉用户手部动作并转换为计算机可读指令,实现了人机交互的新方式。 基于 MATLAB 的手势识别系统能够在线简单背景下识别手势,并支持与系统进行猜拳游戏。
  • MATLAB
    优质
    本项目基于MATLAB开发了一套手势识别系统,通过捕捉并分析手部动作数据,实现对多种手势的有效识别。该系统具有高精度和灵活性,适用于人机交互、智能控制等领域。 在简单的背景下实现在线手势识别,可以与系统进行猜拳游戏。
  • STM32小车及(C/C++)
    优质
    本项目采用STM32微控制器和C/C++编程语言开发了一款能够通过手势进行操控的小车,并实现了高效准确的手势识别功能。 基于STM32F103C8T6单片机开发,通过2.4G无线串口将手势端收集的陀螺仪数据发送到小车,使小车执行相应的指令。
  • 鼠标技术
    优质
    本研究探索了一种创新的人机交互方式——通过分析用户的手势来实现对电脑鼠标的精准操控。该技术有望为用户提供更为自然流畅的操作体验,并在无障碍技术和游戏娱乐领域展现出广泛的应用前景。 使用VC++和openCV实现用手势控制鼠标移动的功能,并能进行左键单击、左键双击以及右键单击操作。该项目是在VS2010环境下利用OpenCV 2.3版本开发的,代码可以运行。如果要在其他版本中使用,则需要自行配置相关环境。
  • STM32.rar
    优质
    本项目为一个基于STM32微控制器的手势识别系统设计,通过集成传感器捕捉手势动作,并利用算法进行解析和响应。 2018年全国大学生电子电路设计大赛作品采用四通道设计,程序稳定可靠,并配备OLED显示屏及按键控制功能,还支持语音播报。该系统基于STM32F103微控制器开发,代码经过模块化封装处理,易于理解和维护。
  • CNN静态
    优质
    本系统采用卷积神经网络(CNN)技术,专注于手势图像的分析与识别,实现对多种静态手势的有效辨识。 基于CNN的静态手势识别系统提供完整代码实现,能够使用二值化模型和高斯肤色模型进行手掌分割。该系统不包含预训练的CNN权重文件,如需获取可参考相关博客下载。