3D手势姿态估计综述 本文通过对大量有代表性的论文研究，提出一种基于输入数据模式的新分类法，即RGB、深度或多模态信息。最后，我们展示了在最流行的RGB和基于深度的数据集上的结果，并讨论了这一快速增长领域的潜在研究方向。 1. Introduction 在实施无标记手姿势估计方
#!/usr/bin/ python # -*- encoding: utf-8 -*- ''' @文件 :2021-12-26.py @说明 : @时间 :2021/12/26 19:36:12 @作者 :刘子沫 @版本 :1.0 ''' import cv2 import mediapipe as mp import math import numpy as np from threading import Th
哈喽大家好，你的橙哥突然出现~ 本系列博客地址：传送门 ManoMotion，一个手部识别的插件 manmotion支持实时2D/3D手部跟踪和手势控制 最少的计算和功率需求 标准传感器 没有专用硬件 manmotion可用来开发VR和AR应用，进行AR手势的识别及跟踪。 ManoMotion，是 Unity 手势识别
参考链接： https://github.com/yongqyu/st-gcn-pytorch https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html https://blog.csdn.net/qq_36893052/article/details/79860328 https://www.zhihu.com/collection/437834930 网络特点： stgcn（时空图卷积）： 1.2018年提出，网络由九层时空图卷
导读 本期将介绍并演示基于MediaPipe的手势骨架与特征点提取步骤以及逐步为基础实现手势识别的方法。 介绍 关于MediaPipe以前有相关文章介绍，可以参见以下链接： Google开源手势识别-基于TF Lite / MediaPipe 它能做些什么？它支持的语言和平台有什么？请看下面两张图： 我们主要介绍手
数据手套原理介绍 数据手套是指通过在手套内置传感器，采集手部运动数据的硬件设备，通常用于模拟仿真、虚拟现实（VR）交互、动画制作等领域。现在市面上主流的数据手套从传感器技术角度主要分为惯性、光纤以及光学三大类。 纯光学的数据手套一般在手套关节上布置红外反光小球，通过
HandsInteractionTrainScene Sample Scene 开发人员预览免责声明：在此版本中，手部跟踪作为开发人员预览功能提供。 当前，使用该功能的应用程序将不被提交到任何Oculus发行渠道，除非该功能在将来的发行版中退出开发人员预览阶段。 数据使用免责声明：启用对手部跟踪的支持可授予您的应用
引言 2015 年世界卫生组织指出，全球 60 岁以上的人群已占总人口的 12. 24%，且这一比例正逐年增加。而脑卒中作为老龄化人群中的高发病，其发病率高达 11. 2%，已经严重影响了人们的日常生活。 据有关统计，我国每年新增脑卒中患者约为250 万，到 2020 年，我国的脑卒中患者达到 2000万
首先导入VRIK 插件 ， 没有steamVRIK 的话，在VRIK文件里有这个组件， 再次导入即可 可以自己制作手部动画：握拳 舒展 特殊手势 用Animation 作，很简单 ，下面几种图片是设置 代码： /// <summary> /// 给手臂添加 VRIK 组件 /// </summary> public void A
手部发抖，我们首先要考虑是否存在有肌肉张力增高，又或者是存在有静止型的震颤的症状，通常这种症状有些朋友并不能够发现，这个时候就需要去医院进行就诊，倘若如果有这些情况存在，那么就极有可能是手部出现了某些问题，又或者是体内某些疾病问题所引起的。无论是什么因素所引起的手抖，一旦发
这个是我的综合实践与设计的课题，作为毕设的一部分，因为时间比较紧，做的很简单。主要实现了在简单背景下，利用笔记本摄像头实时采集视频，根据肤色检测识别手部区域并跟踪手部运动轨迹。 项目的GitHub地址：（采用C++，基于opencv） https://github.com/1092366225/HandGestureRecognition
