手势识别（手势识别技术）

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• 1、如何用雷达实现手势识别

• 2、手势识别和运动轨迹识别的区别

• 3、手势识别技术是什么?哪个公司做的不错?

• 4、手势输入方式的手势识别

• 5、手势识别用什么图像特征提取算法

如何用雷达实现手势识别

雷达敌我识别系统，是由询问机和应答机两部分组成，通过问与答的方式，获得识别信息。当雷达发现目标后，即控制询问机向目标发出一组密码询问信号。

▲Pixel 4新增手势操作、更强大的夜拍。

敌我识别器与雷达具有同样悠久的历史，1935年英国空军司令部首次提出了要攻击敌方飞机，首先要用无线电手段识别是“友”还是“敌”。敌我识别器大 多与雷达协同工作，识别的“友”、“敌”信息通常可在雷达显示器上表明。

打开点火开关；使用i-Drive系统；按下多功能键区的菜单键；在显示屏上选择“驱动”；选择i-Drive设置；选择手势；选择手势控制。手势识别技术：手势识别技术主要分为三种技术路线。

手势识别和运动轨迹识别的区别

1、基于手势识别的三维交互输入技术，常用的有基于数据手套的和基于视觉(如摄象机) 的手势识别。人手有20 多个关节，其手势十分复杂，在VR(Virtual Reality) 中的交互过程，需分析手势的形成并识别其含义。

2、手势识别技术：手势识别技术主要分为三种技术路线。以宝马、大众为代表的ToF技术，通过计算光的传播时间来测量距离，同时根据不同的距离来判断手指的位置和运动。

3、这个要看你具体做哪块。比如做手势识别，那么可能会需要用肤色模型提取手的位置+形状、再加上运动轨迹。如果做人脸识别，可能会需要提取鼻子眼睛嘴的位置及形状等。不同的application特征也不一样。

4、我认为手势识别内容要比人脸识别东西多得多。因为手势识别如果要做到完美那要做到能识别上百种甚至上千种动作，对这些动作建模，再把手势特征提取出来和手势模型对比最后匹对识别。

5、手势识别作为三维输入的实质是识别出用户通过手势运动表达自己的意图。显然这是一个模式识别问题，但又不完全相同。

手势识别技术是什么?哪个公司做的不错?

在不碰到设备的情况下，通过简单的手势来控制设备。目前虹软的3D手势识别技术能完成对手部的3D成像，并对手势进行识别和跟踪，应用于电视等职能家庭设备的控制还有就是VR、AR设备的自然交互。整体来说是做的非常不错的。

就是在不碰到设备的情况下，通过简单的手势来控制设备。目前汇春科技的YSPRING手势识别技术能完成对手部的成像，并对手势进行识别和跟踪，应用于电视等职能家庭设备的控制还有就是VR、AR设备的自然交互。

YSPRING备10多年的先进技术，手势识别就是通过摄像头对手势进行定位，让该技术能识别各种光照条件下常见的手势动作，在低光、长距离、复杂光照条件，都能准确探测。

不会。OnTheGo 成立于2012年，是一家来自波兰的手势识别技术公司。OnTheGo所选择的场景主要是配合智能眼镜，比如通过Google智能眼镜的前置摄像头来识别手势、进而人们可以通过手势与智能眼镜及其中的应用进行互动。

手势输入方式的手势识别

1、手势识别作为三维输入的实质是识别出用户通过手势运动表达自己的意图。显然这是一个模式识别问题，但又不完全相同。

2、首先，在Android系统中，每一次手势交互都会依照以下顺序执行。 接触接触屏一刹那，触发一个MotionEvent事件。 该事件被OnTouchListener监听，在其onTouch()方法里获得该MotionEvent对象。

3、基本键指法：开始打字前，左手小指、无名指、中指和食指应分别虚放在A、S、D、F键上，右手的食指、中指、无名指和小指应分别虚放在J、K、L、；键上，两个大拇指则虚放在空格键上。

4、建议使用自带输入法。手机输入法在手写时无法识别手势的解决步骤：我们在手机上打开短信，并点击创建新建信息.在信息内容中，输入要编辑的内容。

5、基于机器学习的手势识别技术机器学习是一种强大的手势识别技术。它利用先进的算法和模型，可以学习和识别多种手势模式。这项技术对于快速响应和准确识别多种手势模式非常有效，并且可以持续改进识别精度。

6、手势识别的第三阶段是自然的手势识别。第三阶段它不需要特定的一个时间段去采集用户输入。这一阶段就是从头到位，都对它所有手、所有骨骼点进行跟踪，以及对所有行为都进行捕捉、识别——这就跟人和人之间的交互是一样的。

手势识别用什么图像特征提取算法

1、基于手势识别的三维交互输入技术，常用的有基于数据手套的和基于视觉(如摄象机) 的手势识别。人手有20 多个关节，其手势十分复杂，在VR(Virtual Reality) 中的交互过程，需分析手势的形成并识别其含义。

2、Kin 采用模糊神经网络识别手势。从模式识别的角度来看，不论是使用数据手套，还是摄像机来输入手势，不论手势的表示方法如何，不论采用什么样的特征提取，都可以采用同样方法来识别手势。

3、这个要看你具体做哪块。比如做手势识别，那么可能会需要用肤色模型提取手的位置+形状、再加上运动轨迹。如果做人脸识别，可能会需要提取鼻子眼睛嘴的位置及形状等。不同的application特征也不一样。

4、D是维度dimensionality的简称，意思是提取128维度的特征。