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World File Search System手势
一个基于高级深度学习的三流式混合模型，用于动态手势识别
挑战，我们提出了一种新型的三潮混合模型，该模型与RGB像素和基于骨架的特征相结合以识别手势。在过程中，我们对数据集进行了预处理，包括增强功能，以进行旋转，翻译和缩放独立系统。我们采用了三个流混合模型，使用深度学习模块的功率提取多功能融合。在第一个流中，我们使用预训练的成像网模式提取了初始特征，然后使用GRU和LSTM模块的多层来增强此功能。在第二个流中，我们使用预先训练的Resenet模块提取了初始特征，并通过GRU和LSTM模块的各种组合对其进行了增强。在第三次流中，我们使用介质管提取了手姿势的关键点，然后使用堆叠的LSTM来增强它们，以构建分层功能。之后，我们加入了三个功能以产生最终。最后，我们采用了一个分类模拟来产生概率图以生成预测的输出。我们主要通过利用基于像素的深度学习功能和基于POS估计的堆叠深度学习功能来产生强大的功能向量，其中包括具有带有划痕深度学习模型的预训练的模型，以实现无与伦比的手势检测功能。所提出的系统的设计旨在在挑战工业情况下有用并创建高效，无接触式的接口。我们对新创建的手持数据集进行了广泛的实验，并提出的模型达到了良好的性能准确性。
使用双侧微电极记录对四肢瘫痪患者的双侧手势进行同时分类
大多数日常任务都需要同时控制双手。在这里，我们使用从四肢瘫痪参与者的双侧运动和体感皮层记录的多单元活动来展示双手手势的同时分类。使用针对每只手分别训练的分层线性判别模型对尝试的手势进行分类。在一项在线实验中，手势被连续分类并用于控制两个机械臂进行中心向外运动任务。需要保持一只手静止的双手试验产生了最佳表现（70.6%），其次是对称运动试验（50%）和非对称运动试验（22.7%）。我们的结果表明，可以使用两个独立训练的手部模型同时解码双手的手势，但随着双手手势组合的复杂性增加，使用这种方法进行在线控制变得更加困难。这项研究展示了使用双侧皮层内脑机接口恢复双手同时控制的潜力。
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。
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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。
AI对学生生活的影响
在我们现代时代，机器人技术是一个总是在变化的领域。机器人是一种机械机器，可以在人类的指导和控制下进行手动劳动。已经开发了许多机器人，以进行人们无法直接完成的危险活动。本研究提出了一种用于使用计算机视觉的人类机器人相互作用的机器人手势系统。MediaPipe用于通过实时的手动跟踪和具有里程碑意义的检测来识别静态手势。公认的手势被转化为控制信号，并发送到配备伺服电机的Arduino控制机器人手。结果证明了该系统在辅助机器人技术，远程操作和教育中的应用潜力，未来的工作着重于动态手势和增强实时性能。
使用机器学习的眼睛眨眼识别
Rymec，Ballari Karnataka India隶属于Karnataka India摘要VTU Belagavi摘要：手势是指人体部位的表现力运动，其中具有特定信息要传达给接收者。手势识别是指理解人体部分运动的意义，这涉及手，脸，头部，手臂或身体的运动。人类手势是人们之间非语言互动的一种手段。它们的范围从使用我们的手指向和移动对象的简单动作到表达我们感受并允许我们与他人交流的更复杂的对象。手势在我们的交流中根深蒂固。人类的显着能力是手势识别。另一方面，计算机在人类的发展中发挥了令人难以置信的作用。为在用户和计算机系统之间开发智能和自然接口而付出了巨大的努力。通过语音识别进行了一次长期尝试人类计算机互动（HCI），并且数十年来一直是研究的话题。在语音识别中取得了巨大进展，并且已经部署了一些商业上成功的语音界面。然而，近年来，只是想在HCI中引入其他人类到人类的形式模式，人们一直在增加兴趣。这包括基于人眼运动和眨眼手势的盖子的一类技术。首先尝试解决此问题导致了直接测量手和/或手臂关节角度和空间位置的机械设备。该组最好由所谓的基于手套的设备表示。第二种类型包括非侵入性眼眨眼手势技术，这些技术不包含手上任何设备。图像处理用于此类方法。我们的努力是开发这样的系统，该系统将与计算机通信以控制另一个系统。
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。
微型旋翼飞行器姿态控制方法及实现...
摘要。构建了一种基于自然交互行为手势的微型旋翼飞行器控制方法。为了实现通过手势控制微型旋翼飞行器的飞行姿态，通过Leap Motion控制器获取手掌平放姿态数据，通过坐标系变换和姿态角变换将数据转换为不同坐标系之间的旋翼飞行器姿态控制命令，并通过无线传输模块与微型旋翼飞行器进行通信，搭建了微型旋翼飞行器控制系统，实现了对旋翼飞行器的上升、悬停、降落、俯仰等飞行动作的控制。在实际实验中，通过不同的手势实现了对微型旋翼飞行器的飞行姿态控制。通过手势控制微型旋翼飞行器更符合自然交互的特点，是人机交互的一种延伸。
Bisulfite钾作为防腐剂
II。 研究问题学术建议涉及个性化的研究计划，共享政策信息，跟踪学生的进步以及充当主要的支持联系[3]。 顾问经常在诸如高工作负载，知识不足，犹豫不决的学生以及跨不同系统中的分散信息等问题上挣扎，[4] [5]定义了对话代理或聊天机器人，作为对话系统，能够通过文本，语音或手势（包括手势）（包括手势语言）来理解和生成自然语言内容。 此定义强调了聊天机器人理解和响应自然语言的句子的能力。 [6]进一步强调，这些人工智能工具可以通过自动执行常规任务，合并信息，提供见解，以提高咨询效率和效率并提供学生支持来处理建议问题。II。研究问题学术建议涉及个性化的研究计划，共享政策信息，跟踪学生的进步以及充当主要的支持联系[3]。顾问经常在诸如高工作负载，知识不足，犹豫不决的学生以及跨不同系统中的分散信息等问题上挣扎，[4] [5]定义了对话代理或聊天机器人，作为对话系统，能够通过文本，语音或手势（包括手势）（包括手势语言）来理解和生成自然语言内容。此定义强调了聊天机器人理解和响应自然语言的句子的能力。[6]进一步强调，这些人工智能工具可以通过自动执行常规任务，合并信息，提供见解，以提高咨询效率和效率并提供学生支持来处理建议问题。