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2 教授，工程与技术系，Dr.DY Patil 工程学院，浦那，印度摘要。手势是不受语言障碍影响的通用交流方式。检测手势并识别其含义是计算机视觉研究人员的关键步骤。大部分工作已经用手语完成。对手语数据集的可用性和各种手势的多样性进行了比较。本文重点介绍了从三维身体扫描到手势动作的可用数据集。还讨论了它们的可用性和用于实现预期结果的策略。根据不同的参数和特征对主要的神经网络进行了评估。提出了一种在现实中有效识别手势的方法。最后，展示了通过 Open CV 结合基于 Sci-kit 学习库的手势识别技术所取得的结果，并分析了其功效和效率。
实时人体手势识别：方法、数据集和策略
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