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实时动态的手势动作识别

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简介：
实时动态手势动作识别技术能够快速准确地捕捉并解析用户的肢体语言，适用于人机交互、虚拟现实及远程控制等领域。 为了构建一个手势识别系统，我们将编写脚本以采集九类动作图像各100张作为训练集，并使用mediapipe库来检测手部关节，获取20个关键点的坐标信息。经过数据清洗后，这些关键点的信息将被用作Keras全连接网络分类器的训练数据。 在本次项目中，我们分别利用scikit-learn库和Keras构建随机森林分类器与全连接层分类器，并进行了对比测试。结果表明，基于Keras搭建的全连接层分类器表现更优。

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  • 实时动态的手势动作识别
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    实时动态手势动作识别技术能够快速准确地捕捉并解析用户的肢体语言，适用于人机交互、虚拟现实及远程控制等领域。 为了构建一个手势识别系统，我们将编写脚本以采集九类动作图像各100张作为训练集，并使用mediapipe库来检测手部关节，获取20个关键点的坐标信息。经过数据清洗后，这些关键点的信息将被用作Keras全连接网络分类器的训练数据。 在本次项目中，我们分别利用scikit-learn库和Keras构建随机森林分类器与全连接层分类器，并进行了对比测试。结果表明，基于Keras搭建的全连接层分类器表现更优。
     
  • 动态与静态的手势识别
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    本研究探索了手势识别技术中的动态和静态两种模式，旨在提高人机交互的自然性和效率。通过分析不同场景下的应用需求，优化算法以实现更精准、快速的手势响应。 这段文字描述了包含动态和静态手势识别的源代码，并提到可以通过MATLAB运行测试进行验证。
     
  • 基于HMM的手势动态识别
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    本研究采用隐马尔可夫模型（HMM）分析手势运动特征，实现对手部连续动作的有效识别与分类。通过优化算法提高手势动态识别精度和响应速度。 基于HMM的动态手势识别技术能够有效捕捉并分析手部运动轨迹，通过概率模型预测手势意图，在人机交互、虚拟现实等领域展现出广泛应用前景。该方法利用隐藏马尔可夫模型对连续的手势序列进行建模，结合特征提取和状态转移等算法实现高效准确的实时识别功能。
     
  • 基于卷积神经网络的手势动作实时识别
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络的手势动作实时识别系统，能够准确、快速地识别手势信号，并应用于人机交互等领域。 识别五种手势动作： - 剪刀动作 - 石头动作 - 布动作 - OK 动作 - good 动作 ### 主要步骤： 1. 构建数据集 2. 设计神经网络 3. 训练并调整参数 4. 保存模型并在需要时调用 首先使用 Train.py 脚本训练好模型的参数，然后运行 CallFrame.py 文件以打开界面窗口。点击相应的按钮即可进行在线手势动作检测。其中“执行手势”按钮用于与下位机（例如STM32）通信，通过串口函数将识别结果发送给下位机，从而实现根据不同手势动作来控制设备的功能。 当模型训练至900步时，在测试集上的准确率可以稳定在约 95%。
     
  • 利用Leap Motion的手势动态识别技术
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    本项目采用Leap Motion设备实现手势动态识别技术，能够精准捕捉和分析用户手势动作，为虚拟现实、人机交互等领域提供高效解决方案。 随着虚拟现实（VR）技术的进步以及人们对人机交互性能与体验感要求的提高，手势识别作为影响虚拟现实中操作效果的关键技术之一，在精确度方面亟需提升。针对现有手势识别方法在处理动作相似的手势时表现不佳的问题，提出了一种多特征动态手势识别方案。该方案首先利用Leap Motion体感控制器追踪动态手势并采集数据；其次，在特征提取阶段增加了位移向量角度和拐点判定计数的提取；然后进行隐马尔科夫模型（HMM）训练；最后通过计算待测手势与模型匹配率来进行识别判断。实验结果显示，该多特征识别方案能够有效提高相似手势之间的区分能力。
     
  • 手势识别-PyTorch：基于CNN和LSTM的动作识别网络
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    本项目利用PyTorch框架开发了一个动作识别系统，采用卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）相结合的方式对手势进行分类识别。 手势动作识别微调预训练的CNN模型（如AlexNet、VGG、ResNet），然后对LSTM进行微调。该网络用于控制无人机的手势操作。 **训练步骤：** 1. 下载直升机编组数据集。 2. 将下载的数据集放置在项目的/data文件夹中。 3. 运行训练代码，指定数据文件夹的路径： ```shell python basic_lstm.py ../data ``` **测试步骤：** 使用带有指定模型的网络摄像头运行在线测试代码： ```shell cd testing python lstm_test.py ../weights/model_best_865.pth.tar ``` 依赖库包括： - pyTorch 0.3.xx - OpenCV 3.3.1 - PIL 5.0.0 - Numpy 1.13.1
     
  • 动作识别中的姿势检测
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    动作识别中的姿势检测主要研究如何通过分析人体姿态来辨别不同的动作。这项技术在人机交互、运动分析及虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。 动作识别训练可以通过运行Python脚本 `ActionRecognition/train_action_from_pose.py` 来完成。此过程需要先通过 `getpersonpose_array` 获取相关信息。之后可以使用 `python ActionRecognition/test_action_from_pose.py` 进行测试。 在进行上述操作之前，文件 `person02_boxing_d2_uncomp` 和 `person05_walking_d1_uncomp` 需要预先经过 `PosturalRecognition/test/VideoCapture.py` 脚本的预处理。最终输出会显示动作发生的概率。
     
  • Android中实现手势滑动的识别功能
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    本项目介绍如何在Android应用开发中添加手势滑动识别功能，通过使用触摸事件监听器和MotionEvent类，可以轻松地为应用程序加入上下左右等方向的手势操作。 在Android开发中，手势识别可以通过三个监听器实现：OnTouchListener、OnGestureListener以及OnDoubleTapListener。这些分别用于处理触摸事件、滑动手势及双击屏幕的操作。当创建自定义控件时，通常会用到这些手势操作。 首先来看一下触摸监听器（OnTouchListener）。通过让Activity继承此接口，并重写onTouch方法来实现。每当在屏幕上进行触碰或抚摸动作时，即发生触摸事件的时候，就会调用这个onTouch方法。以下是一个示例代码的展示： 对于具体的代码实现细节和更深入的手势识别应用案例分析，在后续的文章中会有详细介绍。
     
  • 运动中的手势识别：0到5的手势区分
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    本研究聚焦于在运动场景中实现精准的手势识别技术，特别针对从0至5的手势进行有效辨识。通过优化算法提高识别速度与准确性，增强人机交互体验。 我收集了一个运动空中手势识别的数据集，其中包括六个类别：0、1、2、3、4、5和6。各类别的样本数量分别为468个、954个、281个、282个、346个、448个以及885个。第6类被定义为负样本。