XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System手势
手势导向传感器信息融合...
基于手势的传感器信息融合 (GBSIF) 是指将从环境中收集的传感器数据与 eGlove 上的运动传感器数据融合。eGlove 具有中央处理单元 (CPU)，用于将手和手指的动作和位置融合成手势，如图所示。1.相同的 CPU 可用于融合来自环境的其他数据。在 GBSIF 中，操作员传输传感器阵列，但不主动确定将参与融合的传感器或将收集数据的目标对象，安装在 eGlove 上的传感器除外。数据是从环境和手套传感器收集的，这些数据可以在不同于用户节点的网络站点上融合和集成。因此，手势传感器数据和环境数据在适当的情况下被收集、融合和整合。然而，手势本身并不是选择信息源和控制融合过程的主要驱动力。
使用手势的虚拟鼠标控制器
虚拟鼠标控制器具有广泛的应用程序，尤其是在卫生和可访问性的环境中，例如在医疗环境，公共信息亭和交互式显示中。它还提供了传统输入设备的更符合人体工程学的替代方案，减少了应变并在扩展计算机使用过程中促进更健康的姿势。此外，可以对系统进行自定义以支持各种手势和个性化配置，从而适应各种用户和任务。通过增强残障人士的可及性并提供更直观的界面，虚拟鼠标控制器展示了基于手势的技术在革新人类计算机互动中的潜力，为日常计算和专业应用开辟了新的可能性。
多层LSTM交通警察手势识别...
摘要： - 根据国际自动驾驶技术标准，如果要在道路上驾驶自动驾驶车辆，它们必须具有承认交通警察手势的功能。目前，交通警察的手势识别方法主要分为三类，即基于生物电信号，基于传感器的识别和基于机器视觉的识别的识别。本文主要关注传统机器视觉技术在处理动态的交通警察手势时很容易忽略关键坐标和时间功能的情况。本论文提出了一个多层LSTM模型，该模型整合了连续的子中限角度和交通警察的注意力模型。基于MediaPipe，在统一关键点之后，接受融合角度信息的模型的精度比未经角度信息融合的训练的模型更高，并且使用33个关键点训练的模型及其MediaPipe的角度信息比501关键点及其角度信息更准确。最后，根据本文提出的模型，对中国交通警察的手势数据集取得了良好的测试结果。
使用 Kinect 的手势控制人工智能机器人
摘要 — 人机交互中的手势识别是人工智能和计算机视觉领域的一个活跃研究领域。为了估计现实环境中的手势识别性能，我们收集了考虑到杂乱背景、机器人的各种姿势和运动的手势数据，然后评估机器人的性能。这涉及骨架跟踪，其中骨架数据是由通过 Microsoft Kinect 传感器获得的深度图像生成的。Kinect 捕获 3D 空间中的人体手势，并由机器人处理和复制。Arduino 控制器用于控制机器人的运动，它将来自 Kinect 传感器的关节角度输入并将其反馈给机器人电路，从而控制机器人的动作。手势识别研究的主要目标是创建一个可以识别特定人体手势并将其用于设备控制的系统。手势控制机器人将在未来节省大量的劳动力成本。这种机器人的基本优势是它具有成本效益并且不需要远程控制。
3D 手势电极板硬件指南
1. 本文档中提供的电路、软件和其他相关信息的描述仅用于说明半导体产品和应用示例的操作。您对在产品或系统设计中整合或以其他方式使用电路、软件和信息负全部责任。瑞萨电子对于您或第三方因使用这些电路、软件或信息而遭受的任何损失和损害不承担任何责任。2. 瑞萨电子在此明确声明，对于因使用本文档中描述的瑞萨电子产品或技术信息（包括但不限于产品数据、图纸、图表、程序、算法和应用示例）而导致的侵权或涉及第三方专利、版权或其他知识产权的任何其他索赔，瑞萨电子不承担任何担保和责任。3. 瑞萨电子或其他方的任何专利、版权或其他知识产权均未以明示、暗示或其他方式授予许可。 4. 您应负责确定需要从任何第三方获得哪些许可，并在必要时获得此类许可，以便合法进口、出口、制造、销售、使用、分销或以其他方式处置任何包含瑞萨电子产品的产品。 5. 您不得更改、修改、复制或逆向工程任何瑞萨电子产品，无论是全部还是部分。瑞萨电子对因此类更改、修改、复制或逆向工程而导致您或第三方遭受的任何损失或损害不承担任何责任。 6. 瑞萨电子产品根据以下两个质量等级进行分类：“标准”和“高质量”。每种瑞萨电子产品的预期应用取决于产品的质量等级，如下所示。 “标准”：计算机；办公设备；通信设备；测试和测量设备；视听设备；家用电子设备；机床；个人电子设备；工业机器人；等。 “高质量”：运输设备（汽车、火车、轮船等）；交通管制（交通信号灯）；大型通信设备；关键金融终端系统；安全控制设备；等。除非在瑞萨电子数据表或其他瑞萨电子文件中明确指定为高可靠性产品或适用于恶劣环境的产品，否则瑞萨电子产品并不旨在或被授权用于可能对人类生命或身体伤害构成直接威胁或人身伤害（人工生命支持设备或系统；手术植入；等）或可能造成严重财产损失（空间系统；海底中继器；核电控制系统；飞机控制系统；关键工厂系统；军事装备；等）的产品或系统。瑞萨电子不承担因您或任何第三方使用与瑞萨电子数据表、用户手册或其他瑞萨电子文档不一致的瑞萨电子产品而造成的任何损害或损失的任何责任。7. 任何半导体产品都不是绝对安全的。尽管瑞萨电子硬件或软件产品中可能实施了任何安全措施或功能，但瑞萨电子对任何漏洞或安全漏洞概不负责，包括但不限于未经授权访问或使用瑞萨电子产品或使用瑞萨电子产品的系统。瑞萨电子不保证瑞萨电子产品或使用瑞萨电子产品创建的任何系统不会受到攻击或损坏、攻击、病毒、干扰、黑客攻击、数据丢失或盗窃或其他安全入侵（“漏洞问题”）。瑞萨电子不承担因任何漏洞问题引起或与之相关的任何责任或义务。此外，在适用法律允许的范围内，瑞萨电子不就本文档以及任何相关或随附的软件或硬件提供任何明示或暗示的保证，包括但不限于适销性或适用于特定用途的暗示保证。 8. 使用瑞萨电子产品时，请参考最新的产品信息（数据表、用户手册、应用说明、可靠性手册中的“处理和使用半导体设备的一般注意事项”等），并确保使用条件在瑞萨电子规定的范围内，包括最大额定值、工作电源电压范围、散热特性、安装等。瑞萨电子对因在规定范围之外使用瑞萨电子产品而引起的任何故障、失效或事故不承担任何责任。9. 尽管瑞萨电子致力于提高瑞萨电子产品的质量和可靠性，但半导体产品具有特定的特性，例如以一定的速率发生故障以及在一定的使用条件下发生故障。除非瑞萨电子数据表或其他瑞萨电子文件中指定为高可靠性产品或适用于恶劣环境的产品，否则瑞萨电子产品不采用抗辐射设计。您有责任实施安全措施，以防止瑞萨电子产品发生故障或故障时造成人身伤害、火灾造成的伤害或损害和/或对公众造成危险，例如硬件和软件的安全设计，包括但不限于冗余、火灾控制和故障预防，适当的老化退化处理或任何其他适当措施。由于单独评估微型计算机软件非常困难且不切实际，因此您有责任评估您制造的最终产品或系统的安全性。10. 有关环境问题的详细信息，例如每种瑞萨电子产品的环境兼容性，请联系瑞萨电子销售办事处。您有责任仔细充分地调查规范受控物质的包含或使用的适用法律和法规，包括但不限于欧盟 RoHS 指令，并在遵守所有这些适用法律和法规的情况下使用瑞萨电子产品。瑞萨电子对因您不遵守适用法律和法规而造成的损害或损失不承担任何责任。11. 瑞萨电子产品和技术不得用于或纳入任何适用的国内外法律或法规禁止制造、使用或销售的产品或系统。您应遵守对当事方或交易拥有管辖权的任何国家的政府颁布和实施的任何适用的出口管制法律和法规。 12. 瑞萨电子产品的购买者或分销商，或分销、处置或以其他方式向第三方销售或转让产品的其他任何一方，有责任提前通知该第三方本文件中规定的内容和条件。 13. 未经瑞萨电子事先书面同意，不得以任何形式全部或部分转载、复制或复印本文件。 14. 如果您对本文件或瑞萨电子产品中包含的信息有任何疑问，请联系瑞萨电子销售办事处。或销售任何适用的国内外法律或法规均禁止。您应遵守对当事方或交易拥有管辖权的任何国家的政府颁布和实施的任何适用的出口管制法律和法规。12. 瑞萨电子产品的购买者或分销商，或任何分销、处置或以其他方式销售或转让产品给第三方的其他方，有责任提前通知该第三方本文件中规定的内容和条件。13. 未经瑞萨电子事先书面同意，不得以任何形式全部或部分转载、复制或复印本文件。14. 如果您对本文件或瑞萨电子产品中包含的信息有任何疑问，请联系瑞萨电子销售办事处。或销售任何适用的国内外法律或法规均禁止。您应遵守对当事方或交易拥有管辖权的任何国家的政府颁布和实施的任何适用的出口管制法律和法规。12. 瑞萨电子产品的购买者或分销商，或任何分销、处置或以其他方式销售或转让产品给第三方的其他方，有责任提前通知该第三方本文件中规定的内容和条件。13. 未经瑞萨电子事先书面同意，不得以任何形式全部或部分转载、复制或复印本文件。14. 如果您对本文件或瑞萨电子产品中包含的信息有任何疑问，请联系瑞萨电子销售办事处。
使用仿生假手进行手势设计
摘要：脑机接口 (BCI) 系统通过检索脑电波并将其解释为机器指令来控制外部设备。该系统利用脑电图 (EEG) 接收、处理和分类信号，通过大脑产生的信号进行控制。本文重点介绍 BCI 的心理任务设计，通过放置在三维 (3D) 打印耳机上的 EEG 梳状电极获取心理活动产生的信号。实验涉及眨眼左眼和右眼来控制原型轮椅的前后移动。实验测量是使用 Cyton 板进行的，信息通过蓝牙传输，随后经过处理并翻译给轮椅以执行活动。该系统已成功实现利用大脑信号对辅助设备的实时控制。关键词：辅助设备；脑机接口；Cyton；心理活动；心理任务；轮椅。
普通话中歧义的韵律和手势分辨率...
抽象的说话者使用韵律来解决歧义，但是如果韵律不能做出区分，该怎么办？我们探讨了（1）说话者如何采用韵律和手势提示来处理含义模棱两可的句子，以及（2）对歧义性提供有关交流效率和努力的视听性解决方案的见解。三十二名中国人被要求阐明22个模棱两可的普通话句子。一半可以使用韵律在语义上进行区分，而一半则不能。首先，参与者自发地阐明了所有模棱两可的句子，并向同盟国提供了解释，并揭示了他们的主要解释。其次，参与者每次都以暗示不同含义的提示指导，参与者两次表达了相同的模棱两可的句子。参与者的韵律提示和手势进行了编码和分析。结果表明，对于可以韵律区分的模棱两可的句子，参与者采用了各种韵律提示，例如暂停，音调，压力和口语率。此外，有51.85％的句子伴随着参考（标志性的指向）手势，而17.33％的句子伴随着非援助（Beat;互动）手势。然而，当韵律提示无法标记歧义时，参与者采取了更多的参考手势（97.30％），但非指南的手势却更少（1.28％）。总而言之，说话者采用多模式的方法来提高交流效率，而模式之间存在权衡。索引术语：韵律，手势，中文，权衡假设，多模式歧义，沟通效率和努力
在移动设备上为有运动障碍的人提供眼睑手势
针对运动障碍者的基于眼睛的互动经常使用笨拙或专业的设备（例如，具有非移动计算机的眼球射击器），主要专注于凝视和眨眼。然而，两个眼睑可以在不同的命令中打开并关闭不同的持续时间，以形成各种眼睑手势。我们迈出了第一步，以设计，检测和评估一组手势在移动设备上有运动障碍的人的眼睑手势。我们提出了一种算法，可以实时检测智能手机上的九种眼睑手势，并在两项研究中与十二个人和四名患有严重运动障碍的人进行评估。与运动障碍患者一起研究的结果表明，该算法可以检测以0.76和.69总体准确性和用户独立评估的总体准确性。此外，我们设计和评估了一种手势映射方案，允许仅使用眼睑手势导航移动应用程序。最后，我们提出了针对运动障碍者设计和使用眼睑手势的建议。
使用图像的手势控制智能汽车...
摘要： - 手势控制的智能汽车是人类计算机互动领域的最新计划，它代表了向更自然和更易于使用的用户界面的演变。本文描述了OpenCV和Google的Mediapipe如何错综复杂地制定既敏捷又敏感的控制策略。使用高级图像识别算法从复杂的人体手势转换了动态车辆运动命令。这是交互式技术满足现实世界运动需求的巅峰之作：最先进的计算机视觉和机器学习结合在一起。建议的系统不仅证明了对驾驶等复杂任务的非接触用户输入的生存能力，而且还为在自动驾驶汽车指导和控制系统领域的未来研究树立了道路。这项研究强调了基于手势的界面如何有能力完全改变人们与汽车互动的方式，为更灵活和以人为本的导航系统铺平了道路。
使用 Arduino 的手势控制机器人 - IJRASET
摘要：本文介绍了一种使用 Arduino 的手势控制机器人，可以通过简单的手势进行控制。根据人的手部运动，加速度计开始移动。它基于加速度计的 3 轴，机器人向前、后、左、右四个方向移动。为了感测人体运动，我们使用红外传感器，其范围是人体 790nm 波长。这种类型的机器人广泛应用于军事应用、工业机器人、建筑领域。在这样的领域，通过开关或遥控器操作机器非常危险且复杂，有时操作员可能会感到困惑，因此引入了这个新概念，通过手部运动来控制机器，同时控制机器人。关键词：Arduino 技术、手势、加速度计、红外传感器。