XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMediaPipe
桥接人类的概念和计算机愿景，以解释面部验证
用人工智能（AI）摘要影响了诸如面部验证之类的敏感应用的决策过程，以确保决策的透明度，公平性和责任感是很有趣的。尽管存在可解释的人工智能（XAI）技术来澄清AI的决策，但向人类表达这些决定的解释同样重要。在本文中，我们提出了一种结合计算机和人类视野的方法，以提高解释对面部验证的解释性。特别是我们受到人类感知攻击的启发，以了解机器在面部比较任务中如何感知到面对面的人类语义。我们使用MediaPipe，它提供了一种分割技术，该技术可以识别不同的人类语义式区域，从而实现了机器的感知分析。补充说，我们改编了两种模型不足的算法，以对决策过程提供可解释的见解。
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。
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python中的姿势检测的姿势评估
1,2,3,4 Sambhram技术研究所摘要本文提出了一种使用Python实施的姿势检测技术实时姿势评估的方法。 所提出的方法利用媒介库（结合OpenCV）跟踪人体姿势地标并计算关键身体部位之间的角度。 基于这些角度，系统提供了用户姿势的反馈，重点是颈部对齐。 此方法在医疗保健，人体工程学和健身方面具有应用，为姿势校正提供了可访问的解决方案。 1引言姿势在维持整体健康和福祉中起着至关重要的作用。 不良的姿势与各种健康问题有关，例如背痛，颈部应变和迁移率降低。 传统的姿势矫正方法通常需要人类干预或专业设备。 但是，随着计算机视觉和机器学习的进步，现在可以使用消费级硬件（例如网络摄像头）提供实时姿势反馈。 本文使用Python，MediaPipe和OpenCV介绍了实时姿势评估系统。 该系统检测人体地标并计算关键点（例如肩膀，颈部和臀部）之间的角度，以评估姿势并提供反馈。 2背景姿势被定义为相对于彼此和环境的人体段的对齐，例如头部，躯干和四肢。 保持良好的姿势对于肌肉骨骼系统的最佳功能至关重要，可防止肌肉，韧带和关节的压力。1,2,3,4 Sambhram技术研究所摘要本文提出了一种使用Python实施的姿势检测技术实时姿势评估的方法。所提出的方法利用媒介库（结合OpenCV）跟踪人体姿势地标并计算关键身体部位之间的角度。基于这些角度，系统提供了用户姿势的反馈，重点是颈部对齐。此方法在医疗保健，人体工程学和健身方面具有应用，为姿势校正提供了可访问的解决方案。1引言姿势在维持整体健康和福祉中起着至关重要的作用。不良的姿势与各种健康问题有关，例如背痛，颈部应变和迁移率降低。传统的姿势矫正方法通常需要人类干预或专业设备。但是，随着计算机视觉和机器学习的进步，现在可以使用消费级硬件（例如网络摄像头）提供实时姿势反馈。本文使用Python，MediaPipe和OpenCV介绍了实时姿势评估系统。该系统检测人体地标并计算关键点（例如肩膀，颈部和臀部）之间的角度，以评估姿势并提供反馈。2背景姿势被定义为相对于彼此和环境的人体段的对齐，例如头部，躯干和四肢。保持良好的姿势对于肌肉骨骼系统的最佳功能至关重要，可防止肌肉，韧带和关节的压力。姿势不佳会导致各种健康问题，包括慢性背部和颈部疼痛，肺活量降低，疲劳，甚至长期的肌肉骨骼疾病。姿势不良的流行率正在上升，尤其是在长时间坐在书桌上或使用电子设备的个人中。根据各种研究，不当姿势可以显着增加脊柱畸形，例如脊柱侧弯，脊柱降临和脑脊液的风险。2.1传统的姿势校正方法，传统上，姿势校正依赖于自我意识，对工作场所的人体工程学调整以及物理干预（例如物理疗法）的结合。一种常见的方法涉及对个人进行正确的姿势的重要性，并为他们提供适当坐姿和站立的准则。虽然在某种程度上有效，但这些方法通常缺乏现实 -
利用人工智能进行瑜伽指导
计算机视觉中的姿势估计是研究恢复身体姿势的策略和系统。在项目背景下确定给定图像中人体部位和关节位置的技术称为身体姿势估计。预训练的姿势估计模型包含面部识别、面部网格、姿势、整体、头发分割、物体识别等解决方案，并与 MediaPipe 的数据一起使用。主要目标是创建一个瑜伽指导系统，分析和记录用户的活动和姿势，以寻找瑜伽计划中的缺陷。之后，通过显示面板告知用户其不良姿势。瑜伽是一种注重身体、心理和精神联系的运动，对健康有益。另一方面，如果练习不当，瑜伽可能会导致健康问题，包括肌肉扭伤和酸痛。我们建议在本研究中开发一个采用交互式迁移学习方法的 Android 或基于网络的平台的瑜伽姿势教学系统。
AI虚拟画家带语音助手
本文介绍了“ AI虚拟画家”系统：人工智能，增强现实以及用于在线购物和时尚的交互式设计工具。该系统通过使用OpenCV和MediaPipe识别用户手和身体运动，通过AI-功能绘画算法和实时手势跟踪进行输入。它使用户可以使用AI画家尝试，编辑和个性化不同的服装。此外，该系统集成了语音助手，使用户可以使用增强现实以获得无缝的购物体验将其自定义的服装放置在现实环境中。因此，该系统为在线购物者提供了使用AI驱动的服装设计和虚拟尝试的融合来查看确切配件的机会；能力带来了创造力和个性化，减少了对体育试验的需求。本文阐明了改善决策，节省时间并使购物减轻痛苦。因此，该系统具有重写零售方式规则的潜力，尤其是在教育环境和进一步的增强中。
瘫痪的患者自动家庭控制系统...
计算机工程系D Y Patil工程学院，印度浦那，浦那摘要：在教育和演示环境中有效的沟通在很大程度上依赖于观众参与。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的实时受众参与监控系统，该系统利用计算机视觉和实时数据分析技术。该系统采用多步骤的过程，从面部检测和面部地标检测开始，以识别受众成员并分析其头部运动。利用OpenCV和MediaPipe库，该系统估算了受众成员的头部的姿势，从而可以根据头部运动和面部方向来计算注意力评分。然后，使用socket.io实时将这些注意力分数实时流式传输到node.js/express.js服务器，该服务器是数据分发的中心枢纽。服务器将注意力分数传播到多个仪表板应用程序，在此过程中，演讲者和教育工作者可以在整个会话中监视受众的参与度。这项研究提出了一种全面的方法，可以在实时评估和增强受众的参与度，从而为改善沟通和学习成果提供了宝贵的见解。关键字：受众参与，实时监控，计算机视觉，头姿势估计，socket.io，node.js，express.js，仪表板应用程序，教育技术。
一种新的视觉生物反馈方案，基于缺血性中风患者上身康复的肌肉合成模式的分析：一项实验研究
简介：上肢功能残疾是中风幸存者中常见的后期效应。这项研究的主要目标是提出一种视觉生物反馈方案，以识别基于肘部肌肉的协同模式，用于运动学习和中风幸存者的康复。材料和方法：首先，收集，预处理和同步，与四个关节位置以及横向平面中臂运动中涉及四个肌肉的四个肌肉的表面肌电图信号有关。在下一步中，使用分层交替的最小二乘（HALS）方法提取肌肉协同模式，同时，通过修改的MediaPipe算法记录了运动学数据。最后，使用基于封闭式递归单元（GRU）的深度学习模型来绘制它们之间的映射。模型输出被视为视觉生物反馈轨迹，可由患者进行运动治疗。结果：评估表明，该模型产生的路径可能适合视觉生物反馈。此外，基于GRU架构的人工神经网络在产生视觉生物反馈轨迹方面具有最佳性能。结论：实验和临床评估将表明，参与者可以接受该模型产生的视觉轨迹。因此，该机制可用于改善和开发生物反馈系统，以加速患者的功能康复
gestllm：通过大型语言模型进行人手互动的高级手势解释
摘要 - 本文介绍了Gestllm，这是人类机器人相互作用的高级系统，可以通过手势来实现直观的机器人控制。与常规系统不同，该系统依赖于有限的预定义手势，Gestllm利用大型语言模型并通过MediaPipe [1]提取功能来解释各种各样的手势。该集成解决了现有系统中的关键局限性，例如受限的手势灵活性以及无法识别人类交流中常用的复杂或非常规的手势。通过结合最先进的功能提取和语言模型功能，Gestllm实现了与领先的视觉模型相当的性能，同时支持传统数据集中没有代表的手势。例如，这包括来自流行文化的手势，例如《星际迷航》的“瓦肯敬礼”，没有任何其他预处理，及时的工程等。这种灵活性增强了机器人控制的自然性和包容性，使互动更加直观和用户友好。gestllm在基于手势的相互作用方面提供了重要的一步，使机器人能够有效地理解和响应各种手势。本文概述了其设计，实施和评估，证明了其在高级人机协作，辅助机器人技术和互动娱乐中的潜在应用。索引条款 - llm;手势识别；机器人控制