基于单目跟踪-神经网络分类算法的手势识别
随着人工智能的发展,具有用户界面的空中机器人逐渐普及大众.手势是人类沟通的直观方式,各研究工作都致力于利用自然的手势控制空中机器人.但是,由于该方面的技术还未成熟,尚未解决存在的长久问题.例如从设计角度选择手势的原则,从硬件角度考虑硬件的要求,考虑数据的可用性以及从实际角度考虑算法的复杂性.因此本设计考虑了实际的场景、硬件成本以及算法的适用性,致力于建立一个经济的单目系统,设计简洁直观的手势,将其映射到丰富的目标方向并实现微调.
手势识别、单目跟踪、神经网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
2018-06-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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