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                手勢識別 - 深度學習
                采用圖像分析技術+神經網絡進》行特征點、神經元計算的純攝像頭捕抓技術應用;目前只支持靜態手掌手勢識別,無法支持動態手勢識別。支持的手勢數量為10個,在往後版本中會持續訓練更多新的手勢進行識別;目前主要以輔助功能應用的方式◇嵌套在各種支持自定義編程的設備上。
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                客戶案例
                示例資料
                功能與特性
                • 遙控控制
                • 編程執行
                • 指令識別
                檢測並返回圖片或視頻中的所有手部矩形框位置,以及手勢的含義 。根據攝像頭采集到的手勢,來和圖片手勢進行匹配,使用到了當前流行圖像識別的╱算法,PCA及特↑征的方法對圖像中的感興趣部分進行提取識別,得到圖像所代表的具體意義。也使用到了特征匹配的方式進行識別。
                應用數字圖像處理相●關技術:圖像分割、邊緣檢測、模版匹配。能讓您的應用更全面了解用戶的行為信息,提供基於普通攝像頭的全新體感交互體驗,在々視頻直播、在線教育、遊戲等行業有著廣泛應用空間。
                應用場景
                • 遊戲類APP手勢互動
                • 四軸飛行器手勢控制
                • 視頻直播
                • 在線教育
                隨著觸摸屏逐漸︽成為移動設備的標配,多點觸控手勢的廣泛應用,讓我們與手機、平板電腦甚至是筆記本電腦♀之間建立起了一種更寬廣的聯系方式。
                我們通過模擬真實世界的手勢與屏幕上的各種元素進行互動,使許多曾經不曾想或者不敢想的人機交互方式變成了現實,同時手勢操作的應用降低了人與物↘理『設備之間的溝通的門檻。
                通過∏四軸飛行器的攝像頭,捕抓用戶的手勢進行識別,通過手機APP系統將識別出來的手勢進行指令解析,最後飛行器執行指令進行動作飛行。
                可以讓用戶通過動作控制∮特定的拍攝飛行動作,將酷炫的拍攝效果分享朋友圈、分享抖音。還可以讓飛行器進行規模化動作演練場景指令設定。
                在直播中,用戶可以通過特定的動作觸發特效,打造前所未有的直播體驗。
                利用手勢識別技術,在線教育可以實現舉手提問、為老師點贊等功能,幫助了解學生的學習狀態,加強教々學互動。特別對於早教兒童,可以通過識別舉手的數字進行數字遊戲。