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Soli：利用毫米波雷达实现无处不在的手势感应
值得指出的是，第一批雷达系统早在 20 世纪 30 年代就已开发 [Watson-Watt 1945]，从那时起，射频传感就已成为一个成熟的工程和应用科学领域。然而，目前的雷达硬件和计算方法主要是为主流雷达应用而开发的，这些应用通常涉及远距离检测和跟踪大型移动物体，例如空中和陆地交通管制、海事雷达、飞机防撞系统和外层空间监视以及地球物理监测等。此类应用的工程要求与现代消费应用不兼容，在现代消费应用中，传感器必须适合微型移动和可穿戴设备，在有限的计算资源上运行，在超短距离（即小于 5 毫米）内工作，消耗很少的功率，并以亚毫米精度跟踪复杂、高度可变形的弹性物体（例如人手而不是刚性飞机）的动态配置。我们不知道现有的雷达系统是否能满足上述要求。我们的研究表明，开发针对人机交互 (HCI) 优化的基于雷达的传感器需要从头开始重新思考和重新构建整个传感器架构，从基本原理开始。
宰牲节的皇家姿态 - 巴林新闻
埃及国王哈马德·本·伊萨·阿勒哈利法和埃及总统阿卜杜勒·法塔赫·塞西昨天出席了两国 10 项重要协议、谅解备忘录和联合执行计划的签署仪式。这些协议、谅解备忘录和联合执行计划涵盖经济、科技、法律和司法、物流、城市发展、贸易和投资以及旅游、教育和环境等领域。这些协议、谅解备忘录和计划旨在加强两国之间稳固的双边合作，并支持若干战略领域的关系。签字仪式在 Al Sakhir Place 举行，出席仪式的还有王储兼首相萨勒曼·本·哈马德·阿勒哈利法王子殿下、国王人道主义工作和青年事务代表谢赫纳赛尔·本·哈马德·阿勒哈利法殿下和谢赫穆罕默德·本·萨勒曼·本·哈马德·阿勒哈利法殿下。哈马德国王和塞西总统对协议和谅解备忘录的签署表示欢迎，并表示将为
使用深度学习神经网络进行手势识别...
图 3.1：手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2：ZTM 手套。................................................................................................................. 46 图 3.3：带有多个传感器的 MIT Acceleglove。...................................................................................... 47 图 3.4：CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5：CyberGlove II。.................................................................................................................... 48 图 3.6：5DT 动作捕捉手套和 Sensor Glove Ultra。左：当前版本，右：旧版本。[73][74].................................................................................................................................. 49 图 3.7：X-IST 数据手套 ................................................................................................................ 50 图 3.8：P5 手套。................................................................................................................................. 50 图 3.9：典型的基于计算机视觉的手势识别方法 ............................................................. 51 图 3.10：手势识别中使用的相机类型 ............................................................................. 52 图 3.11：立体相机。................................................................................................................. 52 图 3.12：深度感知相机 ............................................................................................................. 53 图 3.13：热像仪 ................................................................................................................ 53 图 3.14：基于控制器的手势 ................................................................................................ 54 图 3.15：单个相机。................................................................................................................ 54 图 3.16：布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型。 ........... 55 图 3.17：3D 集成成像相机 PL：定焦镜头，MLA：微透镜阵列，RL：中继透镜。... 55 图 3.18：方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器集成。................................ 56 图 5.1：不同的手势。................................................................................................ 70 图 5.2：系统实施框架说明。.............................................................................. 71 图 5.3：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。.............................................................................. 75 图 5.4：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。......................................................................... 76 图 5.5：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 79 图 5.6：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。........................................................................... 80 图 5.7：研究中使用的手势。................................................................................ 84 图 5.8：实施框架。................................................................................................ 84 图 5.9：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 87 图 5.10：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ........................................................................ 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107
实时人体手势识别：方法、数据集和策略
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。
使用OpenCV，MediaPipe
---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Hand gesture recognition offers a natural, touchless method for controlling digital devices, enhancing accessibility and user experience.该项目使用Python，OpenCV和MediaPipe实现虚拟鼠标，通过实时视频提要跟踪手动运动，从而实现了移动，点击和屏幕截图（例如移动，点击和屏幕截图）。利用MediaPipe的预训练的手工标志性模型，该系统确保了准确的手势检测，可为机动性有限或触摸限制环境的用户提供响应式，无提交互。使用虚拟和增强现实，游戏和遥控器中的应用程序，该项目突出了计算机视觉和机器学习的潜力，以提供高效的，无创的人类计算机接口。
基于脑电图的机器学习手势分类方法
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abtract本文利用无处不在的桌面交互数据作为生成虚拟现实（VR）交互数据的输入来源，该数据可以使用户行为分析和经验增强之类的任务受益。随时间变化的中风手势被选为主要重点，因为它们在各种应用程序及其di-derse模式中的流行率。桌面和VR笔触之间的共同点（例如，速度和曲率之类的特征）允许在VR笔触中生成其他维度（例如z向量）。但是，不同的交互环境（即桌面与VR）之间以及在相同的交互环境中，各种用户的不同笔触之间存在分布变化，这使得构建能够概括不看到的分布的模型变得具有挑战性。为了应对挑战，我们制定了从桌面中风生成VR中风的问题，作为有条件的时间序列生成问题，旨在学习能够处理分发数据外数据的表示形式。我们提出了一种基于条件生成对抗网络的新型体系结构，其中发电机包含三个步骤：离散输出空间，表征潜在的分布以及学习条件域不变的表示。我们通过将方法与最先进的时间序列生成模型进行比较并进行消融研究来评估我们的方法的有效性。我们通过两个应用程序进一步说明了富集VR数据集的应用：VR中风分类和中风预测。
使用Leap Motion Controller
摘要。使用技术资源来开发医院环境中的关键任务，例如手术室，必须仔细完成，例如，在使用键盘或鼠标控制的设备时，避免通过触摸污染材料。从这个意义上讲，可以通过手势控制的设备作为克服此问题的适当方法。尽管有明显的好处，但这种类型的互动带来了一些挑战，例如需要适合执行任务的手势的词汇，此外，还有一种手势词汇，可以被环境中存在的传感器所识别。在这项工作中，我们描述了使用LEAP运动传感器来解决手势词汇识别任务的结果，旨在将其与Maring'a区域大学医院紧急和紧急部门使用的系统相结合。为此，我们定义了一个手势 - 示例和一组由指尖距离手掌中心的距离组成的特征。之后，我们创建了一个手势数据集，该数据集由10个不同的手势组成，共有20,000个样本。创建的数据库也将作为对这项工作的贡献。对于分类，我们评估了许多不同的分类。实验表明，可以使用拟议的策略来实现有希望的结果：通过优化贝叶斯搜索的超参数优化，并将模型与投票分类器相结合，我们实现了95.8个关键字的准确性：Leap Motion Sensor·手势识别·人体计算机界面·人体界面·信息系统。
基于AI的两流基于CNN的手势识别SY
手势，一种非语言交流的形式，涵盖了可见的身体动作，例如手动运动，面部表情或其他身体部位，以传达特定的信息，无论是或旁边还是语音。与不传达特定信息的非语言提示不同，手势可以传达广泛的情感和思想，例如批准，感情，蔑视或敌意，并且经常与口头语言一起使用以增强意义。某些手势，尤其是手势，可以像言语一样行事，在文化中具有固定的含义，但在不同文化中，甚至在同一文化中的子社区中都有很大变化。这种文化特殊性使得对手势的分类充满挑战，尤其是随着时间的流逝，例如从模仿传统手机到平坦手掌表示智能手机的“呼叫我”手势的转变。传统的用于控制PowerPoint演示文稿的系统，例如键盘，鼠标和演示文稿单击器，表现出明显的限制。这些设备要求主持人保持靠近演示设备，限制他们的运动，并且由于需要手动操作控制设备，因此通常会中断与观众的互动。此外，这些方法可能不精确，并且可能遭受滞后或错过的命令。现有的手势识别算法也因准确性，实时性能和对各种环境的适应性而挣扎。这些问题强调了一种更直观和免提的解决方案的必要性，该解决方案利用了AI和深度学习等先进技术来改善演示控制。人工智能（AI）涵盖了模仿人类认知功能（例如解决问题和学习）的系统，以及在面部和语音识别，决策和翻译等领域的应用。机器学习（AI的子集）涉及通过经验改善的算法。深度学习是机器学习中的一个专业领域，它使用具有多层的神经网络以受人脑启发的方式处理数据，从而识别图像，文本和声音中的复杂模式。卷积神经网络（CNNS）是一种深度学习模型，在分析视觉数据，通过卷积和合并层从数据中学习特征的能力来区分自己。在视频分析的上下文中，两流网络体系结构用于捕获空间和时间组件。这涉及通过单独的卷积神经网络（Convnet）流进行处理静止的框架和光流信息，然后通过晚期融合技术组合。空间流提取有关场景和对象的信息，而时间流则通过光流动位移捕获运动信息。此体系结构增强了识别
深度学习技术用于人类计算机互动中的手势识别和运动控制
摘要。随着科学和技术的快速发展，人力计算机的互动已成为一个引起极大兴趣的领域。深度学习是人工智能的重要技术，近年来在人类计算机互动领域取得了重大进展。本论文专门研究在手势识别和运动控制的应用中对人类计算机相互作用中深度学习技术的研究。首先，引入了深度学习的基本原理和手势识别和运动控制的背景知识。然后，它讨论了该领域深度学习模型的优势以及当前的挑战。根据理论分析，本文提出了基于深度学习技术的手势识别和运动控制方法。通过实验证明了该方法的有效性和实用性。研究结果表明，深度学习技术在手势识别和行动控制中具有巨大的潜力，这为人类计算机交互领域带来了新的可能性，并且在促进人类计算机交互技术的发展方面具有重要意义。