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搜索资源 - Gesture Recognition
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human gesture recognition
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用matlab做的图像分割手势识别。。。。。。,Using matlab to do gesture recognition image segmentation
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hmm代码 隐马尔科夫模型 用于手势识别等,hmm code hidden Markov model for gesture recognition, etc.
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This is a program about gesture recognition.,This is a program about gesture recognition.
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This is the mouse movement recognition, and can be used as gesture recognition in touch panel. The source code was complied under ubuntu 8.10,This is the mouse movement recognition, and can be used as gesture recognition in touch panel. The source co
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关于手势识别的一些英文文章，利用表面肌电信号,Gesture recognition on a number of English articles, the use of surface EMG
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这是一个关于手势识别的Java程序，一共有三个文件，请注意,Gesture Recognition of the Java program, a total of three documents
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自己用opencv写的手势识别的软件。界面简单点，用动态前景分割肤色模型和直方图反演分割手部区域，然后用模式识别方法搞定识别问题。绝对原创，以后可能再也不搞这方面了，传上来跟大家分享-Own use opencv gesture recognition software to write. Interface simply, skin color model with dynamic foreground segmentation and histogram segmentation of ha
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本程序是在MATLAB环境采用ADABOOST算法实现手势识别。,This procedure is in the MATLAB environment using Adaboost gesture recognition algorithm.
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一个静态手势识别库，里面有详细的文档，识别效果参看http://v.youku.com/v_show/id_XODY4NTg1MTY=.html
http://v.youku.com/v_show/id_XODY4NTg2NTY=.html-A static gesture recognition library, which documents in detail to identify the effect of http://v.youku.com/v_show/id_XODY4NTg
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c++写的用于手势识别的源码，根据论文《Orientation Histograms for Hand Gesture》实现的算法。-c++ written in the source used for gesture recognition, in accordance with thesis " Orientation Histograms for Hand Gesture" implementation of the algorithm.
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人脸的检测，以及手势识别，有较高的识别率。-Face detection and gesture recognition, a higher recognition rate.
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基于3D数据的手势识别系统 深度信息 实时检测-Gesture recognition based on 3D data system
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基于openCV的手势识别,用肤色的有效提取, 再经过阈值化, 和形态学变换, 得到手的轮廓, 最后采用轮廓匹配的方法, 得到识别结果-OpenCV based gesture recognition, effective use of color extraction, and then after a threshold, and morphological transformation, contours of the hand, the final contour matching me
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:针对概念设计以及工程草图设计过程中，用户的草绘编样修改行为进行了初步研究，目的在于能够设计出一
套符合用户设计习惯的编裤手势.然后尝试采用基于BP神经网络的方法对其进行识别，以实现计算机对草绘设计行为
的准确理解以及草图的快速编辉修改.实验结果表明，提出的方法具有较高的识别效果，加快了概念草图的设计过程.-In o rderto a ccelerateth ep rocessof sk etche ditingin th est ageo fco nceptualde sign,a s
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提出丁一种在距离空间内采用Euclidean距离计算的手势识别算法。手势图像经过连缘检羽后，时边缘图像卖施Euclidean
距离变换(ElYr)。在距离变换空间^计算距离映射图与样本之间的Euclidean距离。罩后，时基于单目税觉的30十手
指语牟母手势进行识刺．最好识剐率达93．33％。-Abstract：A Hand C,estme re曲印id叩aI孚嘶tll皿is presented， which based ofl Euclidean distance， computed
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本文提出一种用于手势识别的新方法，它将图像的方向直方图矢量(0Hv)与神经网络相结合。其特点在于选用
图像的方向直方图矢量作为手势的特征矢量，该特征矢量对于光线和手的平移变化具有较强的鲁棒性，这正是手势识别所要
解决的关键问题。在训练阶段，首先需要建立手势样本的特征矢量库；在识别阶段，本文选用三层BP网络作为分类器，获得
了90％以上的识别率。本文还对手势进行一定角度的旋转后的识别进行了讨论，识别结果达到预期要求。-In this paper，a new method of gest
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出并设计了基于计算机视觉的手势识别系统。采用双肤色模型和背景自适应模型进行手势分割，解决纷乱背景
下实时手势分割问题。以傅里叶描述于表缸E手势轮廓，基于BP网络建立的手势识别分类器，具有较强的自学习能力，提高了
识别率。-A hand gesture recogll主ti。n system which based on∞mputer vision is Prescn}ed in thi3 pape。A method
of combinirlg double c010r-spatial
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本实验中对手势识别的方法进行研究。采用的主要方法是基于BP神经网络的静态手势识别。
包含实验结果和实验报告。-In this study, the method of gesture recognition research. The main method is based on BP neural network static gesture recognition. Contains experimental results and test reports.
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基于kinect获取深度图像来进行手势识别-Based on depth images for kinect for gesture recognition
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