XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGesture
13 II 2025年2月https://doi.org/ ...
JSPM的Bhivarabai Sawant技术与研究研究所Wagholi摘要：手写的手势识别是人工智能（AI）领域（AI）和机器学习领域快速增长的领域，为教育，人类计算机互动和数字笔记提供了很大的使用机会。本文概述了AI-ML模型中用于识别和解释手写手势的方法和策略，并特别强调了数学符号，数字和相关手势。此外，本文探讨了深度学习技术如何影响手势识别的准确性和分类。此外，它旨在帮助推进更准确，更优化的手写识别系统，最终使在学术和专业环境中的应用中受益。索引术语：手写手势识别，数学符号解释，AI-ML技术，深度学习，实时手写识别。
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。
深度学习实现智能人机交互
摘要：近年来，手势识别和语音识别作为人机交互中重要的输入方式，在虚拟现实领域得到了广泛的应用。特别是随着深度学习、人工智能等计算机技术的快速发展，手势识别和语音识别取得了突破性的研究进展。本文使用的检索平台主要是Google Academic 和文献数据库Web of Science，按照“智能人机交互”、“语音识别”、“手势识别”、“自然语言处理”等与人机交互和深度学习相关的关键词，筛选出近1000篇文献，再筛选出近500篇研究方法的研究，经过5年（2019—2022）的年度筛选，最终选定100篇文献作为本文的研究内容。首先，分析人机交互智能系统的现状，总结手势交互和语音交互在人机交互中的实现，并选取深度学习带来的优势进行研究。然后介绍手势交互的核心概念，分析手势识别和语音识别交互的进展，并描述手势识别和语音识别交互的代表性应用。最后，研究了当前自然语言处理方向的人机交互。结果表明，智能人机交互与深度学习的结合在手势识别、语音识别、情感识别、智能机器人方向都有着深入的应用。相关研究领域提出了多种识别方法，并通过实验进行了验证，与没有深度学习的交互方法相比，取得了较高的识别准确率。在支持语音的人机界面中，上下文对改善用户界面起着重要作用。无论是语音搜索、移动通信，还是儿童语音识别，人机交互与深度学习相结合都能保持更好的鲁棒性。卷积神经网络与长短期记忆网络的结合可以大大提高动作识别的准确率和精确度。因此，未来人机交互的应用领域将涉及更多的行业，前景广阔。
利用多模式功能扩展车内应用
借助 TI 毫米波 (mmWave) 技术，AWR6843AOP 封装天线汽车雷达传感器使系统能够通过一个智能传感器执行多种应用。由于它是多模式的（即可以在不同模式下运行），因此可以对 AWR6843AOP 进行编程，使其根据车辆状态或乘员位置执行各种功能。可能性包括手势控制与入侵者检测相结合、手势控制与儿童存在检测相结合、乘员检测与生命体征检测相结合以及手势控制与生命体征检测相结合。执行多种应用的能力使用户能够更灵活地控制舒适度，并让用户安心地使用安全功能。
AI虚拟鼠标-IJRPR
使用Python的先进AI驱动的虚拟鼠标的未来范围包括增强的手势识别，与VR/AR和IoT（例如VR/AR和IOT）的新兴技术集成，以及通过基于基于学习的手势识别和转移学习的机器学习方面的进步。此外，它涉及通过个性化和实时反馈，扩展的可访问性功能以及与辅助技术集成的用户体验增强功能。此外，通过手势数据加密和用户身份验证确保安全性和隐私性，以及通过基于云的部署和跨平台兼容性进行商业化也是未来范围的一部分，最终导致更直观，更可访问，可访问且广泛地采用AI Power的虚拟虚拟鼠标技术。
朝向开放世界的人类机器人互动
手势在人类和人类机器人相互作用中起着关键作用。在基于任务的上下文中，诸如指向之类的神性手势对于指导关注与任务相关的实体至关重要。虽然大多数基于任务的人类和人类手机Di-Alogue专注于封闭世界领域的工作，但重新研究已开始考虑开放世界任务，在这种任务中，与任务相关的对象可能不知道与先验者相互作用。在开放世界任务中，我们认为必须对手势进行更细微的考虑，因为交互者可以使用桥接传统手势类别的手势，以便浏览其任务环境的开放世界维度。在这项工作中，我们探讨了在开放世界任务上下文中使用的手势类型及其使用频率。我们的结果表明需要重新考虑在人类和人类机器人相互作用的研究中进行手势分析的方式。
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。
基于机械能量消耗的舒适度评估...
手势作为一种先进的交互方式，在人机交互中得到了广泛的应用。本文提出了一种基于机械能量消耗（MEE）和机械效率（ME）的舒适度评价模型来预测手势的舒适度。该舒适度评价模型基于肌肉和关节的数据，考虑了19块肌肉和7个自由度，能够模拟静态和动态手势的MEE和ME。因此，可以通过对MEE和ME进行归一化并赋予不同的决策权重来计算舒适度分数（CS）。与传统的基于测量的舒适度预测方法相比，一方面，该舒适度评价模型可以在不使用肌电图（EMG）或其他测量设备的情况下为手势的舒适度提供量化值；另一方面，从人机工程学的角度来看，结果提供了一个直观的指标来预测哪种动作对关节和肌肉来说更具有疲劳或损伤的风险。通过实验验证了所提模型的有效性。将本文提出的舒适度评价模型与基于运动范围（ROM）的模型以及基于运动和手势评估方法（MMGA）的模型进行比较，发现由于忽略了运动过程中的动态手势和相对运动学特性，模型的预测结果略有不同。
OBSBOT Tiny AI 驱动 PTZ 网络摄像头用户手册
OBSBOT Tiny 在 AI 网络摄像头中率先实现了手势控制，使用户能够通过自然简单的手势访问一系列功能，例如选择/取消跟踪目标、放大/缩小。无需按下按钮或中断您的流程。首先，请将您的手放在脸附近，并在做手势时保持手指张开，然后摄像头指示灯将变为蓝色。三个蓝灯一个接一个闪烁，然后全部一起闪烁一次表示您的手势已成功识别。
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1助理教授，2名学生，3名学生，4个学生，5个学生科学与工程学系，剑桥理工学院，印度班加罗尔，摘要：他们习惯于从事人类无法执行的工作。手势和声音是两种最强大的沟通技术。机器人技术可在许多此类情况下使用，以最大程度地减少人为错误，并使工作更安全，更容易。防御，工业机器人技术，民用方面的车辆组装行业和手术医疗领域是喜欢手势/语音识别机器人的主要领域。机器人设备在按钮和开关的帮助下更难控制。操作按钮和遥控器会变得困难和乏味。我们的项目通过语音和手势控制处理机器人的接口。这种手势识别和语音识别方法的目的是捕获人的手势，语音和执行应用程序，并以满足用户需求的单个路径移动。该项目旨在使用这两种方法来控制长距离的机器人汽车，而无需使用任何物理接触。