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逆向知识第十二讲,识别全局变量,静态全局变量,局部静态变量,以及变量.

逆向知识第十二讲,识别全局变量,静态全局变量,局部静态变量,以及变量....一丶认识全局的 (静态变量 全局变量) 高级代码: int RetInt() { int n = 0; scanf("%d",&n); return n; } static int...main(int argc, char* argv[]) { g_Number = 3; scanf("%d",&g_Number); return g_Number; } 我们的静态局部变量...我们说过,静态局部变量,其实也是一个全局变量,只不过限制了作用域,但是限制的前提是什么,前提就是加标记,所以我们才会看到一个跳转.判断标记的....识别局部变量和参数 这个很简单了,因为一直在用,  一般来说,局部变量都是使用ebp或者esp寻址, 如果碰到ebp-xxx,也就是减量的时候就是访问局部变量,如果变为增量的话就是寻找参数.

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就是要简单粗暴点,谁说裸手不能在VR中玩得风生水起?

基于此,像Leap Motion这类的手势识别技术应运而生。当然,除了大家广为熟知的Leap Motion外,市面上还有许多优秀的手势识别设备。...简介:Exvision的体感控制系统Morimoto无需用户购买售价昂贵的硬件,例如3D感应器和外置光源等。也不用添置售价不菲的机械设备,例如立体视觉感应器。...分割出来的信息通过k-cos等聚类算法对目标检测物做特征提取,最后将提取的特征做为手势识别的数据。手势识别部分采用了隐马尔可夫模型对大量识别样本数据进行反复训练。...DeepHand采用类似Leap Motion的摄像头深度感应相机来捕捉用户的手部,配备了专门的算法来解释手部运动。...这些手势识别设备虽然能够有效地捕捉手部信息,自然的交互符合VR所想带给人们的那种超真实的体验感。然而这些手势识别设备存在的问题也有不少,如识别范围小、精准度不够、有延迟等。

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技术猿 | 技术牛人讲解手势识别技术

---- 手势识别大家并不陌生,想得到的是二维手型识别、二维手势识别、三维手势识别这几个名词,但是到底手势识别技术是什么?怎么定义的?又是如何工作的呢?...而第三种手势识别技术,是基于三维层面的。三维手势识别与二维手势识别的最根本区别就在于,三维手势识别需要的输入是包含有深度的信息,这就使得三维手势识别在硬件和软件两方面都比二维手势识别要复杂得多。...一维手型识别 二维手型识别,也可称为静态二维手势识别识别的是手势中最简单的一类。这种技术在获取二维信息输入之后,可以识别几个静态手势,比如握拳或者五指张开。...“静态”是这种二维手势识别技术的重要特征,这种技术只能识别手势的“状态”,而不能感知手势的“持续变化”。举个例子来说,如果将这种技术用在猜拳上的话,它可以识别出石头、剪刀和布的手势状态。...在这里我们以两个摄像头成像来简单解释一下: 摄像头测距是根据几何原理来计算深度信息的。使用两台摄像机对当前环境进行拍摄,得到两幅针对同一环境的不同视角照片,实际上就是模拟了人眼工作的原理。

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AndroidStudio 开发基础知识【翻译完成】

AndroidStudio 用户界面之旅 七、在物理安卓设备上测试 AndroidStudio 应用 八、AndroidStudio 代码编辑器基础 九、安卓架构概述 十、安卓应用的剖析 十一、安卓视图绑定概述 十二...十八、安卓约束布局指南 十九、AndroidStudio 使用约束布局指南 二十、在 AndroidStudio 使用约束布局链和比率 二十一、AndroidStudio 布局编辑器约束布局教程 二十二...布局设计 二十三、使用约束集管理约束 二十四、安卓约束集教程 二十五、AndroidStudio 中应用更改的使用指南 二十六、安卓事件处理概述及示例 二十七、安卓触控和多点触控事件处理 二十八、使用安卓手势检测器类检测常见手势...二十九、在安卓上实现自定义手势识别 三十、安卓片段介绍 三十一、在 AndroidStudio 使用片段——一个例子 三十二、现代安卓应用架构和 Jetpack 二十三、Android Jetpack...、AndroidStudio 中应用更改的使用指南 三十三、安卓事件处理概述及示例 三十四、安卓触控和多点触控事件处理 三十五、使用安卓手势检测器类检测常见手势 三十六、在安卓上实现自定义手势识别 三十七

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科学家用机器学习训练出一个智能AI耳机线

滚动 = 音量+/- 具有嵌入式触摸感应,手势识别和视觉反馈的可扩展交互式电子纺织体系结构。...实验从 12 位新参与者中收集了数据,得到了 864 个手势样本,每个手势都有 16 个特征,这些特征随时间线性插值到 80 个观察值。...由于适应个体差异,因此参与者以自己的风格进行八个手势操作,而无需反馈,因为分类高度依赖于用户风格、偏好和解剖结构。...[ 十二个参与者(水平轴)对八个手势(垂直轴)执行了9次重复(动画)。每个子图像显示 16 个重叠的特征向量,并随时间插值 80 个观察值。...通过对八个重复进行训练并通过九个排列对一个重复进行测试,对每个手势上的每个用户执行了交叉验证,并获得了约 94% 的手势识别精度。

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为安卓Chrome加入自定义手势控制

下面小苏就来说说如何为安卓Chrome添加手势吧~ 解决方案:   以下内容适用于喜欢折腾的Chrome重度用户(步骤重复性高并且比较复杂),手势功能基于应用:GMD手势控制(文末提供下载),并且要求手机获得...移除完成后,点击右下角的"+"按钮进入手势添加界面,比如我们要添加一个从屏幕左边缘右划返回上一页面的手势,可以如下设置:   手势选择:右划   触点个数:1   起始区域:左侧边缘   操作:无   ...单个应用操作:Chrome - 操作 - 浏览 - 返回   高级选项:将"离开屏幕后识别"打勾 ?   ...启用"离开屏幕后识别"这一项可以防止GMD手势将我们对屏幕的正常操作"误判"为手势触发条件,如果禁用这一项,GMD手势会检测到用户在屏幕上操作的趋势,当趋势满足某手势触发条件时,GMD手势便相应预先设定好的响应动作...你可以异想天开,比如指左/右划来向前/向后切换标签页,指下划关闭标签,指上划新建标签页等,由于GMD对手势的的高度定制性,你甚至可以绘制属于自己的手势作为手势触发条件,或者对几种手势进行组合来作为手势触发条件

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ApacheCN 计算机视觉译文集 20211110 更新

创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二...十二、深度学习简介 第 4 部分:移动和 Web 计算机视觉 十三、使用 Python 和 OpenCV 的移动和 Web 计算机视觉 十四、答案 Python OpenCV3 计算机视觉秘籍 零...、检测形状和分割图像 十三、对象跟踪 十四、对象识别 十五、立体视觉和 3D 重建 第 3 部分:模块 3 十六、增强现实 十七、过滤器的乐趣 十八、使用 Kinect 深度传感器的手势识别 十九、通过特征匹配和透视变换来查找对象...二十、使用运动结构重建 3D 场景 二十一、跟踪视觉上显着的对象 二十二、学习识别交通标志 二十三、学习识别面部表情 附录 A:集成 Pygame 附录 B:为自定义目标生成 Haar 级联 附录 C...检测前景/背景区域和深度 附录 A:与 Pygame 集成 附录 B:为自定义目标生成 Haar 级联 Python OpenCV 蓝图 零、前言 一、过滤器的乐趣 二、使用 Kinect 深度传感器的手势识别

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影创发布首款头手6DoF MR眼镜鸿鹄,搭载高通骁龙XR2平台

江西省委常委、南昌市委书记吴晓军表示祝贺 全自由度手势操作 鸿鹄采用全自由度手势操作,基于30个自由度以及用户个性化的手掌参数,为用户创造更“本能”、更“真实”的交互体验。...不仅能识别用户丰富的动静态手势,还能让用户在虚拟的3D空间中使用双手进行自然本能的操作。”...全自由度自然手势追踪更符合用户的使用习惯,不需要穿戴任何附属设备,学习成本几乎为零,轻松实现多种形态的手与虚拟物体间的交互。...通过5G网络提供高带宽、低时延网络传输能力,搭载了全自由度手势识别的影创MR智能眼镜将满足广域空间多人的即时自然手势交互体验,以及异地多人自然手势互动协作。...在功能方面,鸿鹄的6DoF手柄可以单独使用、合并使用或者拼合计算单元使用,除了能当做画笔、游戏道具等,还能观看全息信息,实用性和可玩性都大大增强,让用户可以轻松驾驭混合现实。 ?

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​基于 YOLOv8 和计算机视觉 CV 的实时识别系统!

马拉雅拉姆语是一种在印度喀拉拉邦使用的达罗毗荼语系语言,是印度官方认定的二十二种语言之一。...这个项目旨在通过部署一个复杂的手语识别模型,为喀拉拉邦的听障和听力受损社区赋权。 本研究的主要目标是开发一个健壮的人工智能模型,能够从实时视频中识别特定于马来亚拉姆手语的静态手势。...Praneel等人(2023年)也讨论了同样的问题,提出了一个使用修改后的Inception V4模型的手势识别系统,以准确识别MSL通信中的九个马来亚拉姆字符。...YOLOv8-Seg模型在各种目标识别和语义分割基准测试中实现了尖端性能,同时保持了快速和高效。 Dataset 该数据集包含了从视频帧中提取的图像,捕捉了20个不同手势的马来语手语静态标志。...6 Conclusions and Future Work 本研究旨在构建一个先进的马拉雅拉姆手语识别系统,旨在有效地检测静态手势

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解读手势识别,或许不是VR交互的万能工具

但是如果想要在VR中达到更加自然的交互和沉浸体验,摆脱外设的手势识别必然是未来发展的一个大方向。 手势识别技术的发展 手势识别技术的发展,可以粗略分为两个阶段:二维手势识别以及三维手势识别。...早期的手势识别识别是基于二维彩色图像的识别技术,所谓的二维彩色图像是指通过普通摄像头拍出场景后,得到二维的静态图像,然后再通过计算机图形算法进行图像中内容的识别。...二维的手型识别的只能识别出几个静态手势动作,而且这些动作必须要提前进行预设好。 相比较二维手势识别,三维手势识别增加了一个Z轴的信息,它可以识别各种手型、手势和动作。...三维手势识别也是现在手势识别发展的主要方向。不过这种包含一定深度信息的手势识别,需要特别的硬件来实现。常见的有通过传感器和光学摄像头来完成。...前两种在早期的手势识别技术中运用的比较多,而基于深度学习神经网络的手势识别必然是未来手势识别的趋势。

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D-News|华为资助伯克利开展AI研究 福田牵手百度开发无人驾驶卡车

苹果在国内申请iPhone待的专利 不支持待是很多人拒绝购买iPhone的理由,但很快,这个理由就不太管用了。...目前,苹果已经在国内申请了待专利,这意味着今后的iPhone很有可能会加入待功能。...苹果此次在国内申请的专利有两项,分别是SIM网络选择(专利号:2016101166075)和用于SIM设备的功耗降低技术(专利号:2016100813788),这两项专利提交于今年初,现在还是等待实审提案状态...奥本未来获数百万元天使轮融资 奥本未来是一家AR娱乐教育公司,致力于教育、娱乐领域中的增强现实技术与系统研发,结合深度和彩色图像,对场景和用户手势进行三维追踪、建模、识别,构造独特的虚拟和现实对象的融合环境

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ApacheCN 计算机视觉译文集 20210212 更新

七、加速图像处理 Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册 零、前言 一、设置 OpenCV 二、处理文件,相机和 GUI 三、使用 OpenCV 处理图像 四、深度估计和分割 三、检测和识别人脸...级联跟踪人脸 五、检测前景/背景区域和深度 第 2 部分:模块 2 六、检测边缘并应用图像过滤器 七、对图像进行卡通化 八、检测和跟踪不同的身体部位 九、从图像中提取特征 十、创建全景图像 十一、接缝雕刻 十二...、检测形状和分割图像 十三、对象跟踪 十四、对象识别 十五、立体视觉和 3D 重建 第 3 部分:模块 3 十六、增强现实 十七、过滤器的乐趣 十八、使用 Kinect 深度传感器的手势识别 十九、通过特征匹配和透视变换来查找对象...二十、使用运动结构重建 3D 场景 二十一、跟踪视觉上显着的对象 二十二、学习识别交通标志 二十三、学习识别面部表情 附录 A:集成 Pygame 附录 B:为自定义目标生成 Haar 级联 附录 C...四、计算机视觉入门 五、图像处理基础 六、色彩空间,变换和阈值 七、让我们发出一些声音 八、高通过滤器和特征检测 九、图像还原,分割和深度图 十、直方图,轮廓和形态转换 十一、计算机视觉的实际应用 十二

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Android开发笔记(序)写在前面的目录

Android开发笔记(六十七)嵌入页面的碎片 第十四章 事件通信 Android开发笔记(四十三)点击事件 Android开发笔记(四十四)动态UI事件 Android开发笔记(四十五)手势事件...)Broadcast的生命周期 手势事件 MotionEvent Android开发笔记(四十五)手势事件 手势检测器 GestureDetector Android开发笔记(四十五)手势事件 滚动器...Scroller Android开发笔记(四十五)手势事件 定位管理 LocationManager、Criteria Android开发笔记(四十六)手机相关事件 通话管理 TelephonyManager...+ListView的搜索框 CustomSearchView Android开发笔记(四十四)动态UI事件 不拦截水平滑动的滚动视图 CustomScrollView Android开发笔记(四十五)手势事件...百度语音识别 com.baidu.speech Android开发笔记(一百零八)语音识别与合成 百度语音合成 com.baidu.tts Android开发笔记(一百零八)语音识别与合成 百度网盘

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11.6 VR扫描:极鱼科技完成2000多万元A轮融资;三星Gear 360最新版曝光

极鱼科技完成2000多万元A轮融资 近日,国内手势识别初创公司极鱼科技宣布完成2000多万元A轮融资,投资方为上海雎才资本。据悉,此轮融资将用于车内手势识别模块的研发和生产。...据了解,极鱼科技致力于开发针对VR/AR技术的手势识别方案。极鱼科技将于今年年底开启千万美元的A+轮融资,主要用于扩充生产线。...VRPinea独家点评:市场对手势识别技术需求逐渐增加,当务之急是扩充生产线。...另外,新设计在底部增加了一“小脚丫”,镜头还印有一笑眯眯的“眼睛”。新版本似乎没有显示板或者目录按钮,这意味着三星开始更加重视手机控制。

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李嘉诚首投AI芯片:华人创办公司Kneron耐能,已发3款NPU

此外,Kneron NPU能结合Kneron影像识别软件,提供实时识别分析、快速响应,不仅更稳定,也能满足安全隐私需求。由于软硬件可紧密整合,让整体方案体积更小、功耗更低,以协助产品快速开发。...KDP 300主打手机人脸识别,可以锁定手机3D脸部识别应用,可进行3D结构光与来自镜头的立体影像识别分析,让真人脸部识别更快速精准。...此外,KDP 300也适用于需要超低功耗的终端设备,该处理器包含运算与静态随机存取内存(SRAM)的功耗不到5毫瓦。...标准版KDP 500则针对智能家居和安防场景,可进行快速实时、大规模的脸部、手势、身体识别与分析,以及深度学习。...△ 耐能NPU在手势识别上的应用 刘峻诚认为,离线处理会是AI发展的特殊需求,而安全、高速的终端计算,则是AI应用普及的关键所在。

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Succinctly 中文系列教程(三)20220109 更新

Succinctly .NET 应用安全教程 零、前言 一、网络安全 二、哈希和 MAC 三、密钥导出 四、比较字节数组 五、二进制编码 六、文本编码 七、对称加密 八、认证加密 九、非对称密码 十、因素认证...语言基础 三、解决方案基础 四、数据流 五、集成系统 六、大型应用 七、下一步 八、附录:代码清单 Succinctly Hololens 教程 一、数字现实简介 二、工具 三、空间映射 四、凝视 五、手势...我们的第一个机器人 三、发布我们的机器人 四、QPX 快递 API 五、机票预警机器人 Succinctly 自然语言处理教程 一、自然语言处理 二、我们在构建什么 三、提取句子 四、提取单词 五、标注 六、实体识别...简介 二、项目结构 三、放置小部件 四、创建自定义控件 五、添加同步融合控件 六、将 PDF、Word 和 Excel 功能从 Syncfusion 添加到 CSCS 七、CSCS 中的文本到语音和语音识别...八、CSCS 中的应用内购买 九、添加移动广告和高级主题 十、附录 Succinctly 面向 MacOS 的 VisualStudio 教程 一、Mac 的 Visual Studio 简介 二、

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体感交互的设计原则

手势识别指的是计算机设备侦测并识别人类手势。近几年来,随着手势识别技术的高速发展,以及3D传感器的广泛采用,手势交互已经得到广泛的普及。...那么对于用户体验设计来说,手势交互又意味着什么呢? 改变使用习惯:手势交互和手势识别 用户通常都会有惯性思考,我们设计师也同样如此。...比如说用户想买一鞋,那么他通过手势交互,就可以在屏幕中抓取这双鞋,然后旋转观赏这双鞋的细节。 对于设计师意味着什么呢?第一,我们的界面需要更强的三维感。...合理预判用户行为 通过3D摄像机,我们可以实现手势识别,同样的,还可以预测用户意图。...手势识别为我们提供了大量的机遇,挑战也是不言而喻的。手势设计时,要根据用户的日常体验,模仿日常交互行为,这样才能符合用户预期。或许未来不再有键盘和鼠标,用户的手也不用接触屏幕。在远距离就能操作界面。

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趣立科技发布新一代6DoF VR参考设计样机——“骐骥”

“骐骥”配备4颗超广角摄像头,呈倒梯形分布在设备前端,以进行Slam定位追踪,可准确识别手势动作和满足动作繁多的交互场景需求。...“骐骥”既支持全自由度手势操作,可以轻松实现多种形态的手与虚拟物体间的交互,也配备了自主研发的6DoF手柄,配备独有手势识别专利技术,最大程度上保证识别精度和良好的交互性,延迟极低,打造敏、准、稳的操控体验...在B端方向,再辅以集成云端大地图、物体锚点、自然手势识别(动态手势静态手势)等多项算法融合技术,为B端开发者提供更多的创作空间。...加上自研的手势识别专利技术,手势动作基于30个自由度及用户个性化的手掌参数设置,“骐骥”可为用户创造更”本能“更”真实“的交互体验,在教育教学方面,无需穿戴任何附属设备,即可实现多种形态的手与虚拟物体间的交互...从硬件的PCBA主板、5G通信模组到人工智能的SLAM定位、手势识别,从软件系统定制、SDK研发到云渲染技术、内容生态建设,趣立科技从各方面渗透至XR行业。

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浅谈人机交互的前世今生,自然交互必成未来趋势

手势捕捉 不管是鼠标键盘也好,还是虚拟屏幕也罢,都需要人们一板一眼的精确操作。时间长了,人们开始厌倦此种刻板的交互方式,开始向往更为自由、灵活的方式。所以大量的手势控制产品出现。 ?...手势识别技术的发展,大约可分为两个阶段:二维手势识别以及三维手势识别。早期的手势识别识别是基于二维彩色图像的识别技术。...所谓的二维彩色图像是指通过普通摄像头拍出场景后,得到二维的静态图像,然后再通过计算机图形算法进行图像中内容的识别。二维的手型识别的只能识别出几个静态手势动作,而且这些动作必须要提前进行预设好。...相比较二维手势识别,三维手势识别增加了一个Z轴的信息,它可以识别各种手型、手势和动作。三维手势识别也是现在手势识别发展的主要方向。...不过这种包含一定深度信息的手势识别,需要特别的硬件来实现,常见的有传感器、光学摄像头。 ? 前两种在早期的手势识别技术中运用的比较多,而基于深度学习神经网络的手势识别,则是未来手势识别的趋势。

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「深度」手势识别已起步,行业者还需找准刚需厚积薄发

手势识别是交互体验最基本的需求,精准与实时为关键所在。...此外,虽然这三个情境都是依靠手势识别技术实现的,但它们实际上用到了三类技术,从简单的到复杂精细依次分为:二维手型识别、二维手势识别及三维手势识别。 二维手型识别,是手势识别中最为简单的一类技术。...该技术可获取二维静态手势,帮助用户用手型控制设备。...这类技术的缺点就是不能识别动态手势,只能识别预设好的静态手型,拓展性差;而优点就是,该技术实质上是一种模式匹配技术,研发难度及硬件要求低; 二维手势识别,与手型识别一样,不含深度信息,但它可以识别动态手型以及追踪简单的二维手势动作...可以看到,谷歌、苹果、英伟达、亚马逊、微软等在手势识别领域均有布局,如微软的手势识别追踪技术handpose、谷歌将于今年发布的Project Soli手势识别芯片、亚马逊获得的AR手势识别专利等,涉及了智能家居

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