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安卓手机如何玩转动作手势检测?有TensorFlow就够了,附实用教程

但是我们该如何使用动作识别功能呢? 接下来,本文将介绍该如何使用机器学习和Android上的Tensorflow库实现这一目标。 对于我们的目标,我们可以将其描述为希望手机能够识别左右的快速动作。 这些动作可以通过手机上的几个传感器进行捕获:加速度计、陀螺仪、磁力计等等。随后,这些批量动作可以用于机器学习算法,以便进行训练和后续识别。 为了捕捉数据,我们将开发一个Android应用程序。 MotionDetector(context, gestureListener); motionDetector.start(); 我们通过利用TensorFlow库,在Android应用程序上实现了对动作手势进行识别的所有步骤 所描述的方法可以用于其他任何识别/分类任务。生成的库可以集成到其他任何Android应用程序中,并通过动作手势进行升级。

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买苹果设备需要注意哪些坑

今天这篇文章我将会结合实际使用体验,来告诉大家如何正确地选购苹果设备。 相比之下,使用屏幕边缘的侧滑返回手势(interactivePopGestureRecognizer)更加实用,但也可能出现部分 App 未按设计规范支持该手势的情况。 3、指纹识别 考虑到手机高频操作对便捷度和安全性的要求,指纹识别应当作为一款手机的标配功能,没有指纹识别的手机建议不要购买。 但 iPad 之类的平板电脑附带指纹识别的意义不大,因为它没有移动支付这样的指纹识别场景。且由于平板使用较为低频,甚至都可以考虑不加数字解锁密码,自然不需要指纹解锁。 3、12 英寸的 MacBook 体验如何 12 英寸 MacBook 略小于一张 A4 纸的大小,重量不到 1 公斤,拥有和 iPad 一样的便捷性。

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    如何避免人脸识别系统被破解,随机动作指令人脸活体检测技术有作为

    随着大数据时代的到来,个人信息安全问题日益严峻,基于图像处理的人脸识别和检测技术得到了广泛的应用。 在最原始的基于人脸识别系统中,基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对,来进行身份验证。 :与眨眼判别类似,要求用户张开、闭合嘴巴一到两次,人脸识别系统据此区分照片与真实人脸。 活体算法检测:判断用户是否为正常操作,通过指定用户做随机动作(摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机),防止视频攻击、非正常动作的攻击。 连续性检测:和人脸活体检测同时使用能够更好的防止中途切换人。 还有更多比如摇头、点头、抬头等动作指令,以此来辨别照片和真实人脸。

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    用双手感知虚拟世界,微软认为手势识别是VR输入的未来

    这几年来,微软一直在追求摆脱键盘和鼠标,将身体追踪和手势识别作为输入方式。 ? 据了解,研究人员已经找到了如何创建精准可靠的手势追踪算法,通过此算法能够实时扫描用户的手部移动,并且输入到虚拟现实环境中,让用户在虚拟环境中实现和现实世界中相同的交互体验。 微软表示这项技术不仅仅能够知道你的手掌和手指在做什么,而且能够理解某个人的动作意图。 当用户做手势的时候,屏幕上的“手”也会做出相应的动作。 Orion手势识别,普林斯顿大学研究者还研究了基于深度网络算法的手势识别系统DeepHand。

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    手势识别原来还可以这样控制电脑,你知道怎么做到的吗?

    什么是手势识别手势是人类表达信息的重要途径之一,通过手势识别,我们可以获得表达者所要表达信息(例如对方竖起大拇指,表达了对方的表扬之意)。 本项目将基于PaddleVideo来训练一个手势识别模型,利用模型对七种手势进行识别,分别是点击、放大、向下滑动、向上滑动、缩小、旋转以及抓取。 如何准备训练数据? PaddleVideo PP-TSN的训练数据集使用的是由DeepMind 公布的Kinetics-400动作识别数据集。 我们可以以其数据集格式作为规范进行数据准备,下面以手势识别训练数据集为例子: 数据集总共有七种动作,我们训练的模型也是用于识别这七种动作之一,其中开头的四个文件分别存放了对应的准备测试的视频或准备训练的视频名字以及分类 正好对应为我们数据集标注中的放大动作,模型训练成功。 后续发展 至此,我们便完成了基于PaddleVideo训练动态手势识别的过程。

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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。 二维的手型识别的只能识别出几个静态的手势动作,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、手势动作手势识别的关键技术 手势识别中最关键的包括对手势动作的跟踪以及后续的计算机数据处理。 关于手势动作捕捉主要是通过光学和传感器两种方式来实现,在此不再赘述原理。 以微软的Kinect为例,它主要是搭配xbox游戏机来体验一些趣味性强的游戏,比如,通过手势动作来控制游戏中的角色做出不同的反应。在娱乐方面,手势识别还可以应用在电视上。 结语: 有了手势识别,VR体验的沉浸感和交互性会大大增强是毋庸置疑的,不过从目前的硬件发展来看,手势识别想要成为VR中最自然的交互方式,还需要等待动作追踪和深度学习算法的深入研究,而且可能还需要与其它交互方式相结合

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    自动驾驶车通过动作捕捉,学会阅读街上人们的肢体语言

    世界各地的自动驾驶汽车开发人员多年来一直致力于让自动驾驶汽车至少理解一些基本的手势,最初的重点是自行车手发出的信号。一般来说,开发人员依靠机器学习来提高车辆识别现实环境并了解如何应对的能力。 每个工程师兼演员首先摆出t形(站直,双腿并拢,手臂伸向一侧)来校准动作捕捉系统。从那里,演员做了一个又一个手势,这些手势来自他们团队从真实数据中创建的手势列表。 Cruise使用来自动作捕捉系统的数据来生成简笔画(下图)和道路工人的动画(上图),作为教会自动驾驶车辆识别人类手势的努力的一部分。 然后,工程师准备数据,输入到机器学习模型中。 使用cruise的手势识别系统,汽车将能够在理解他们各自的手势的同时,安全地绕过多个工作人员。 举个例子,三名公路工人挡住了一辆自动驾驶汽车计划行驶的车道。 训练自动驾驶汽车理解手势只是一个开始。这些系统必须能够探测到不仅仅是一个人的基本运动。研究人员正在继续测试手势识别系统,使用测试车辆在现实世界中行驶时收集的视频。

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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 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 (对于浏览器来说,正常操作被"误判"为手势是很蛋疼的一件事)   可以响应GMD手势的"浏览"动作的浏览器包括但不限于Chrome全系浏览器(Stable/Beta/Dev/Canary),Chromium 同样,GMD手势预置16种"浏览"动作,包括:"后退/前进/刷新/新建标签/新建隐身标签/关闭标签/上一标签/下一标签/打开书签/添加为书签/页面内查找/打开历史记录/滚动至页面顶部/滚动至页面底部/滚动到上一页

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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。 二维手势识别 二维手势识别,比起一维手型识别来说稍难一些,但仍然基本不含深度信息,停留在二维的层面上。这种技术不仅可以识别手型,还可以识别一些简单的二维手势动作,比如对着摄像头挥挥手。 二维手势识别拥有了动态的特征,可以追踪手势的运动,进而识别手势和手部运动结合在一起的复杂动作。这样一来,我们就把手势识别的范围真正拓展到二维平面了。 三维手势识别 接下来我们要谈的就是当今手势识别领域的重头戏——三维手势识别。三维手势识别需要的输入是包含有深度的信息,可以识别各种手型、手势动作

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    AR+营销,推广只是第一步,和AR购物联姻才是未来

    AR营销如果要走向下一个阶段,还需要将AR技术和语音、手势识别等在内的交互技术相结合。 之前在淘宝的造物节上,Magic Leap就带来了一个概念化的Demo,视频中用户在家中的卧室选购商品,首先用语音指令测量了空间的大小,通过手势动作从商店里选择几个合适的虚拟物品,放在房间的合适位置实时预览产品的效果 但是AR营销将来需要考虑的是:到底如何把AR融入到销售阶段,将好奇和趣味性转化成为实际的购买力,实现一种更深层次的营销。

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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。 它所使用的只有一个RGB摄像头、该公司自己的体感识别软件,以及一个市面上较为常见的处理器。 Morimoto能够以每秒120帧的速度识别用户两只手的动作,但其不具备深度信息反馈。 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。 需要注意的是,这个系统需要“训练”,简单点说就是需要对各种手势动作进行录入,动作录入越多,识别的准确率则越高。 ? 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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    实现多模交互融合的四个阶段

    手势识别在2019年有了新的突破,Google的科学家们研究出一种新的计算机视觉方法,用于实现手部感知。 但有些时候玩着玩着,屏幕也会突然“放空”,只能看到手,识别不出手势。 ? 由于肢体动作识别手势识别、表情识别仍处于早期阶段,在初步融合阶段商业产品是不会把它们考虑进去的,所以多模交互融合在此阶段更多是基于触控和语言的GUI和VUI融合。 为何初步融合阶段中没有包含肢体动作手势和表情? 肢体动作手势和表情的语义理解缺失会让多模交互融合缺失了很多可用信息,这是多模交互融合的最大瓶颈之一,也导致了当前多模交互融合只能在GUI和VUI上研究语义的融合和理解。 ?

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    捏一捏就能切换音乐,这根编织绳能打造「真·线控」耳机吗?

    从可触控牛仔夹克到 Pixel 4 的姿态识别雷达,谷歌从未停止过对新奇交互方式的追求, 现在,它又推出了一款「智能编织绳」,你可以通过捏、叩击、扭曲、挤压、轻滑等动作,来控制这条绳所连接的电子设备。 技术解读 所以,这些灵活的交互功能是如何引入一根编织绳的? 谷歌介绍说,这根绳子可以通过电容感应来检测基本的触碰,但绳子也使用了一种名为「螺旋感应矩阵(HSM)」的技术,这是一种由电绝缘的导电纺织纱线和无源支撑纱线组成的编织物,从而能够 360 度地识别人手的触摸动作 模型训练 谷歌的研究者从 12 名志愿者那里收集了 864 个触摸动作的数据样本(12 人分别演示 8 种手势,每种重复 9 次),在此基础上对模型进行训练,使得模型能够辨认出各种不同的手势。 在实验过程中,典型手势的训练时间不到 30 秒,与训练指纹传感器所需的时间差不多。谷歌表示,该模型识别不同手势的准确度已经达到了 94%。 ? 但如果嵌入消费品的话,识别准确度可能暂时还没这么高。

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    CVPR 2016正式开幕,一大波黑科技正在奔涌而来!

    运用CSAIL团队自创的“视觉表征”算法,在进行了600个小时无标签视频训练后,该系统对新视频中人们下一步动作的预测精确度高达43%,除此之外,还可以预测5秒后的世界。 让机器人告诉你5秒后的世界》 基于深度学习的手势识别:DeepHand ? DeepHand(深度手势识别)是美国普林斯顿大学C Design 实验室的研究成果。 该系统使用了深度学习“卷积神经网络”,通过判断手势动作的数字位置(把手指的每一个区域都定义为数字),DeepHand可以推算出其下一个手势的数字位置,进而预测手势变化的可能性。 通过定位邻近区域,DeepHand还能够计算,显示摄像头中无法直接捕抓到的手势运动。 迪尼斯研究院和复旦大学在CVPR 26日的大会上展示了如何用深度学习自动识别刚刚上传到YouTube视频里正在发生什么大事以及新鲜事。来帮助开发之前视频上传后丢失的大部分有潜在价值的信息。

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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,一向是人体一切动作的先行及操作部件,心动则手动,例如从昏迷中醒来的人首先苏醒的就是手指。而在交互体验中,手部动作信号是否能够被精确识别与实时传输则直接影响着整体体验效果。 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。 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 这一技术可为用户提供更为丰富的人机交互服务,体验感有所增强,目前已在电视领域有所应用; 三维手势识别,是当下最炙手可热的手势识别技术类别,所输入的是包含深度的三维信息,不仅可以识别手型、手势,还可以从三维层面追踪手部动作 3.追踪范围有限,手部动作信号必须在能被捕捉到的范围内进行,体验时需要时时注意,不能随心所欲。

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    全球首款毫米波手势识别SoC发布:TWS耳机率先用上了!

    不过,在近两年的新冠疫情影响之下,手势识别技术开始被应用到了更多的领域,特别是随着近期“元宇宙”概念的火爆,也给手势识别技术市场带来了新的机遇。 基于毫米波雷达的手势识别技术有何优缺点? 所谓手势识别,是指通过对于用户自然地利用手指、手腕和手臂动作识别,来了解用户的交互意图,其具有更广阔的交互空间、更高的灵活度和更好的交互体验等特点。 手势识别依据不同的感知技术可以分为四大类: 第一种,是基于计算机视觉技术。主要是利用2D/3D摄像头+手势识别算法来实现。 毫米波雷达还可以获取3D景深信息;由于采用的是短波长,所以天线也可以做的很小,集成在封装内,使得系统设计可以更加小巧;而且60GHz毫米波雷达拥有高达7GHz的带宽,可以实现亚毫米级的分辨率,所以能够辨识非常轻微的动作 对于开酷的毫米波悬浮手势控制方案是如何定价的问题,林明正表示,“目前我们的产品才刚刚推向市场,综合的成本肯定不会太低,只有当出货量达到一定的量级之后,才会将成本摊薄。

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    iOS开发之手势识别

    感觉有必要把iOS开发中的手势识别做一个小小的总结。 下面会先给出如何用storyboard给相应的控件添加手势,然后在用纯代码的方式给我们的控件添加手势手势的用法比较简单。和button的用法类似,也是目标动作回调,话不多说,切入今天的正题。 读者完全可以用TouchesMoved来写拖动手势等   一,用storyboard给控件添加手势识别,当然啦用storyboard得截张图啦     1.用storyboard添加手势识别,和添加一个 下面就给出如何给我们的控件用纯代码的方式来添加手势识别。      在之前的博客中也有用到手势识别的内容,就是没有系统的梳理一下手势识别的知识,本篇博客做一个基础的补充吧。欢迎批评指正,转载请注明出处。

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    iOS开发中的手势体系——UIGestureRecognizer分析及其子类的使用

    UIGestureRecognizerStateBegan,      // 手势开始被识别的状态     UIGestureRecognizerStateChanged,    // 手势识别发生改变的状态 ,如果没有接收到新的手势识别任务,再发送。 4、手势间的互斥处理         有一点需要注意,同一个View上是可以添加多个手势对象的,默认这个手势是互斥的,一个手势触发了就会默认屏蔽其他相似的手势动作,例如: - (void)viewDidLoad ——UIPinchGestureRecognizer         捏合手势是当我们双指捏合和扩张会触发动作手势,我们可以设置的属性如下: //设置缩放比例 @property (nonatomic ——UIRotationGestureRecognizer         进行旋转动作时触发手势方法。

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    将黑科技进行到底,谷歌推出隔空手势操控技术

    隔空手势操作功能的实现还要归功于谷歌去年在 I/O 大会上曾展示过的Project Soli项目。 当时Project Soli项目的开发团队声称,他们自己设计了名为Soli的雷达芯片,可以通过无线电波来探测周围手势动作,其精度远超当时红外体感装置。 在大会的演示中我们可以看到,当人的手靠近手表时,手表屏幕就会被唤醒,而仅仅是轻轻地揉搓手指这种细微的手指动作,手表也都能感应并作出相应处理,超精确的识别度大大改观了此前我们对于隔空操作技术识别率低的印象 Project Soli机器学习工程师Nick Gillian使用原型产品展示了如何手势去完成播放、暂停和切歌等操作。 虽然谷歌目前还没有公布这些新产品的发布计划,但相信未来Soli芯片一定会出现在更多的地方,成为除了语音识别技术以外,人机交互的一种全新方式。

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      腾讯云神图·手势识别(GR)是基于腾讯音视频实验室推出的新一代人机交互技术,包括静态手势识别、关键点识别、指尖识别、手势动作识别等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的手势识别服务...... 

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