隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展及圖像識別技術(shù)的進步，出現(xiàn)了越來越多的基于機器學(xué)習(xí)的圖像識別應(yīng)用，其中比較著名的方向有針對人臉表情識別的應(yīng)用，人體姿態(tài)識別的應(yīng)用以及針對細節(jié)手指姿態(tài)的識別應(yīng)用。今天我們介紹的就是基于機器學(xué)習(xí)的手勢識別應(yīng)用。

在早期的手勢識別中，都是基于第三方硬件的配合，或者是可穿戴設(shè)備的輔助，才能實現(xiàn)手勢的識別。例如LeapMotion、Kinect、Vive quest 等，無不是借助硬件而實現(xiàn)，給應(yīng)用的通用性帶來困難。手勢識別也因其精密程度的要求，而一直未有非常完美的解決方案。現(xiàn)在我們研發(fā)了這套基于機器學(xué)習(xí)的手勢識別用，根據(jù)機器學(xué)習(xí)識別到的手勢，自研手勢識別算法，實現(xiàn)手勢的準確識別。用戶還可以根據(jù)自己的需求，自定義手勢，只需要像使用人臉識別一樣，錄一次手勢識別數(shù)據(jù)，即可實現(xiàn)自定義手勢的識別。無需第三方插件，只需要手機自帶攝像頭或者PC端普通USB攝像頭即可實現(xiàn)，滿足了通用性的技術(shù)要求。安卓版應(yīng)用試用下載：鏈接：https://pan.baidu.com/s/114-Rcs7VHXQqDTOaqjgkzA?
提取碼：urct 。歡迎進行技術(shù)咨詢及合作。

基于普通攝像頭的手勢識別，無需特殊硬件，一個攝像頭即可識別，支持手機平臺

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习的手势识别应用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。