XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System手势
基于手势的交互 - Bill Buxton
手势和手势识别是人机交互讨论中越来越多遇到的术语。对于许多人（如果不是大多数人）来说，该术语包括字符识别、校对员符号识别、速记以及上一章“标记界面”中描述的所有类型的交互。事实上，每个身体动作都涉及某种手势才能表达出来。此外，手势的性质通常是确定动作感觉质量的重要组成部分。尽管如此，我们想在本章中单独讨论的是手势是表达和识别的交互，而不是通过传感器表达某种东西的结果。因此，我们使用 Kurtenbach 和 Hulteen (1990) 阐明的手势定义：
基于计算机视觉的机器人手势
本文提出了一种使用YOLO算法估算车速的新方法。通过分析车辆沿连续线的运动，系统可以计算车辆的移动速度以及覆盖已知距离所需的时间。与基于物理数据的传统方法不同，此方法仅使用视频数据，使其无创和可用作为现有监视摄像机。Yolo附加使用或复杂安装。与传统方法相比，这种方法侧重于诸如准确性，适用性和及时性等因素。通过成功的实验，我们证明了基于YOLO的系统可以高精度估算车辆速度，并为自动驾驶汽车控制和交通管理提供了良好的解决方案。该计划还提供了一个机会，可以通过为全球交通监控提供成本效益和大规模的解决方案来改变交通监控。
基于事件摄像机的实时手势识别...
摘要 - 在高分辨率事件摄像机的能力驱动的基于事件的视觉中的突破，具有显着改善的人类机器人相互作用。事件摄像机在管理动态范围和运动模糊方面表现出色，无缝适应各种环境条件。本文提出的研究利用这项技术开发了能够解释手势进行精确机器人控制的直觉机器人指导系统。我们介绍了“ Eb Handgesture”数据集，这是一种与我们的网络“ Convrnn”结合使用的创新高分辨率手势数据集，以在解释任务中证明95.7％的值得称赞的精度，涵盖了不同照明场景中的六种手势类型。为了验证我们的框架，使用ARI机器人进行了现实生活实验，从而确认了在各种相互作用过程中训练有素的网络的有效性。这项研究代表了确保共享工作空间中更安全，更可靠，更有效的人类机器人协作的实质性飞跃。索引术语 - 基于现实的手势识别，机器人控制，手势数据集
手势识别技术和机器学习的进步
近年来，机器人已成为我们日常生活的重要组成部分，随着各种应用程序。人类机器人相互作用在机器人领域产生了积极的影响，以与机器人进行交互和通信。手势识别技术与机器学习算法相结合，近年来表现出了显着的进步，尤其是在人类机器人相互作用（HRI）方面。本文全面回顾了手势识别方法的最新进步及其与机器学习方法的集成以增强HRI。此外，本文代表了基于视觉的手势识别与深度感应系统的安全可靠的人类现象相互作用，分析了机器学习算法的作用，例如深度学习，增强学习以及转移学习在改善人类与人类与机器人之间有效交流的手势识别系统的准确性和鲁棒性方面的转移学习中。
基于脑电图的机器学习手势分类方法
- –“ ƒ– ‹…”‡…—'J™ˆŠƒ†'〜‡‡‡‡ - - - - •€‰„“ƒ×…--- ach〜j×eth - ›×找到势……”或基•…'Ž‡ - ‡Ž›'“”‰ƒǧ††找积•‹‰Žƒ‰ - ‰‡ - - ———›'•›• - ‡×‡‡…'' - •‡' - ‡•×'†'†' Žǡƒ†–š‡€“……” ˆ'ƒ…‡ƒ… - ”ƒ…›钓务cam •‡Ž‡… - ‹'ƒ†ŽV™的ˆ'“”ƒ…‡ƒ… - ”ƒ…›ƒ†‡ˆ ‹…‹‡…›'ˆ –ish•›•›• - •…''来–š•›• - ‡ǡ™‡ - •†–š‡！‡！‡‰‹招募–‡••‡•••••†ƒ•‡• - ƒ•ƒ•ƒ•ƒ•ƒˆ‡ƒ •‹‰ƒ学生‡''“•”“…‡••×‰ǡ™‡ƒ''''' –IS•™‡™‡†—CH‡†'''•• - - - ——— ——— —SH –š - '••‡Ž•… - ‡ - ‡‡ˆ‡… - ‡<‡<‡<〜‡<â€'''''–šâ€â€â€€â€âˆ'âˆ'—…... '“•”“……•••‡† - ו•••••••×™•™Š×………™……™‡”‡ - •••†—'†<<………•…€€ ǡ™Š…ach× - - ••†ƒ• - Ňˆ×™□‡ƒ - “或好‰ƒ车‰'“” - Š•ǡƒ›››› —“来'〜所有 - - - - - âƒ所有ƒ - “ƒ所有” - ™'“”ȋͳȋͳȍȋͳ届‰'”找”‡•'‡…–‹˜‡Ž›Ǥ '”'†—…‡† ƒš‹ — ƒ……—”ƒ…›ǡ ™Š‹…Š ‹• Š‹‰Š‡” –Šƒ –Š‡ ‡š‹•–‹ ‰ ‡–Š'†Ǥ
基于物联网的患者手势识别系统
1 MCET，Desamangalam-679532，喀拉拉邦，印度 摘要：本项目展示了一款专为实时手势识别和应急响应而设计的智能手套。该手套集成了五个柔性传感器来捕捉手指运动，一个加速度计来检测手部方向，以及一个 ESP32 微控制器来处理传感器数据。显示屏提供视觉反馈，而 APR33A3 芯片则支持音频播放。此外，该手套通过蓝牙连接与移动应用程序集成，允许紧急通知闪烁和远程控制灯和风扇等电器。这款智能手套为免提应急响应提供了一种新颖的解决方案。通过识别特定的手势，手套可以触发预先录制的紧急音频消息，向连接的移动应用程序发送通知，甚至远程控制智能家居设备，从而提高需要帮助的用户的安全性和可访问性。索引术语 – 手势识别、柔性传感器。
手势控制机械臂的设计与开发
摘要 — 在当今的环境中，机械手在军事、国防、医疗和工业领域中发挥着重要作用，即使在烟花制造或炸弹扩散等危险环境中，机械手也可以复制人类的手势来完成任务。本文介绍了一种通过手势识别无线控制机械手运动的突破性方法。通过使用伺服控制、柔性传感器、Arduino Nano 和收发器，收发器捕获的预定义手势可实现用户和机械手之间的无缝实时通信，从而促进远程操作。手势识别技术与机器人技术的这种创新集成为增强人机交互提供了一个令人兴奋的前沿，为无数应用提供了适应性和安全性。
智能手势受控演示系统
betul。使用手势作为系统输入的抽象控制演示，本文构建了一个控制器。OPENCV模块主要用于控制此实现中的手势。MediaPipe是他的机器学习框架，该框架具有当前可用的手势识别技术。此系统主要使用网络摄像头捕获或录制照片和视频。此应用程序根据您的输入控制系统的外观。该系统的主要目的是修改演示幻灯片。我还可以访问一个指针，该指针使我能够借鉴并删除幻灯片。您可以使用手势来操作基本的计算机功能，例如演示控件。这意味着人们不必经常学习无聊的机械技能。这些手势系统提供了一种现代，想象力和自然的非语言交流方法。这些系统通常用于人类计算机交互中。该项目的目的是讨论手势识别的目的，讨论基于手动识别的示意力系统，以识别较高的系统来识别用户的识别a iS hand Is gest gest gest gest gest gest。识别人的手势并使用此信息来控制演示文稿。实时手势识别使某些用户可以通过在连接到计算机的系统摄像机前执行手势来控制计算机。本项目利用OpenCV Python和MediaPipe来创建手势表现控制系统。系统可以使用手势进行操作，而无需键盘或鼠标。关键字：OpenCV，MediaPipe，机器学习，手势识别，演示控制器，人类计算机交互（HCI）。I.在当今的数字环境中介绍，演讲是一种引人入胜且高效的策略，可帮助主持人说服和告知他们的受众。可以使用鼠标，键盘，激光指针等编辑幻灯片。缺点是控制设备需要先前的设备知识。几年前，与媒体玩家，机器人技术和游戏等软件进行交互时，手势识别变得越来越有用。手势识别系统促进了手套，标记和其他物品的使用。但是，这种手套和标记的使用增加了系统的成本。该系统提出的手势识别技术基于人工智能。用户可以编辑幻灯片。交互式演示系统使用最先进的人类计算机交互技术来开发更实用和用户友好的接口来控制演示显示。使用这些手势选项代替标准鼠标和键盘控件可以大大改善您的演示体验。使用身体运动通过手势表达特定消息是非语言或非声音通信。该系统主要是使用Python框架和技术（例如开放CV，CV区，Numpy和媒体管道）构建的。这种方法的目的是提高演示的有效性和实用性。此接口已此外，系统使用手势编写，撤消并将指针移至文本不同区域。为了改善幻灯片体验，我们希望允许用户用手势控制幻灯片。要优化和改善显示可移植性，系统可最大程度地减少外部接口的使用。使用机器学习，我们能够发现使用Python转化为操纵幻灯片的一些基本方法的手势的细微变化。幻灯片可以通过各种运动来管理和控制，例如左右滑动，拇指向上和暂停。系统使用基于手势的人机接口来传统演示流。
印度的手势部门报告2024
印度的手织机部门长期以来一直在其边界以及其本国最卑鄙的工人和农民中为世界上最出色的面料的骄傲创造者。它在工业前时代的数百万美元穿衣服，甚至在许多世纪以前，甚至还给了王国和寺庙。经常引用的短语是，手织机部门是仅次于农业的第二高雇主，一次有效，但在过去的六十年中，没有系统且可信的调查更新了这一数字。今天应该用众所周知的盐来服用。它不仅为已经拥有的数百万美元提供可持续的遗产生计，而且还使用最少的能源和没有破坏环境的生产过程。现在是在其当前状况上发光的好时机。有见地的调查可以通过提醒和自我教育印度手织机可以为世界提供的东西来指导我们实现其未来的潜力。在灵活的生计环境中，当许多选择在不同的领域中出现，而动力线的跨越，然后在不幸的手织机部门上屏幕，机器和数字印刷时，今天的手织机将被刺穿，粗略，不平坦和减少。在某些类似绿洲的区域中，手织机正在蓬勃发展，无论是通过设计机构，政府支持还是织布工，时装设计师或出口商的出口外展。成功的营销空间中手织机的销售正在蓬勃发展。客户正在变得感兴趣，但缓慢。同时，一群半技能的编织者离开了该行业，高技能的编织者发现他们的下一代常常不愿避免避开其他人的诱惑，看似较少的艰苦的世界在他们面前开放。每个在手织机部门工作的人都对许多方面都有第一手的了解，但是今天是一个需要硬数据，图形，深入研究和统计数据来验证手织机编织者和整个部门的合法要求。在所谓的非正式和无组织部门，不公平的错误指称，广泛而良好的研究中。这些包括对其许多好处的关注，例如维持文化遗产，现有的世代技能，维持协作和合作社区生计以及其在培养环境中的重要作用。我很高兴知道该报告涵盖了诸如手势部门的问题和关注，政策格局，趋势和所需的变化等主题。它提供了有关主要利益相关者的宝贵信息，包括政府机构，手织机中的企业家格局，包括出口趋势在内的营销情况等。所有这些信息不仅需要，而且至关重要，因此可以解决以消除现有数据中不对称的分析。该报告的一个有趣的方面是，它将该领域的几个开创性故事重点放在了印度的一些杰出的手织机簇中。
了解嘴部微手势的设计空间
随着可穿戴设备（例如智能耳机、眼镜）越来越倾向于面部，人们越来越需要促进与这些设备的直观交互。当前的传感技术已经可以检测到许多基于嘴部的手势；但是，用户对这些手势的偏好尚未完全了解。在本文中，我们研究了基于嘴部的微手势的设计空间和可用性。我们首先进行了头脑风暴会议（N=16），并编制了一组广泛的 86 个用户定义的手势。然后，通过在线调查（N=50），我们评估了手势集的生理和心理需求，并确定了 14 个可以轻松自然地执行的手势子集。最后，我们进行了一项远程绿野仙踪可用性研究（N=11），将手势映射到坐姿和走姿环境下的各种日常智能手机操作。通过这些研究，我们开发了嘴部手势的分类法，最终确定了常见应用程序的实用手势集，并为未来基于嘴部的手势交互提供了设计指南。