据外媒报道，索尼PlayStation通过对“提升效率和运营效果”的考量，决定将关闭在英国曼彻斯特的第一方游戏工作室。据悉，该工作室成立近5年，曾有传闻称其或在开发一款3A级VR游戏，但一直没有看到任何成果。
“我很喜欢搞事情，但我只搞能够挖掘出商业价值的事情。”NOLO VR创始人&CEO张道宁说。 看商业价值搞事情 NOLO VR为空间定位而生 和大多数靠家里给生活费的大学生不一样，张道宁从大一开始，就
现在主流的VR硬件设备，主要的输入输出设备还是类似传统游戏手柄的外设：Oculus在Touch没发布之前，一直用的是微软的Xbox的手柄；HTC和索尼都有自己研制开发的控制器作为交互工具。 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
对于傲意科技来说，他们最终的目标是让用户体验时拥有更多的自由度，推动肌电识别成为人机交互的未来。 你能想象每天自己的身体内会产生很多电流，而这些电流信号可以被外界加以利用，成为一种另类的“黑科技”吗？ 就像生物链中的良性循环一样，我们在自己的“生态系统”中自产自销，在这个过程中，诞生了一种特殊的人机交互新方式——肌肉电识别。 离开高通，自己大干一场 在诸多的采访中，镁客君慢慢发现从技术角度切入创业的人中，百分之百都有国外留学或者工作的经验。 今天我们采访的傲意科技的CEO倪华良自然也逃不开这个传统，毕业于复
---- 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？ 谈起手势识别技术，由简单粗略的到复杂精细的，大致可以分为三个等级：二维手型识别、二维手势识别、三维手势识别。在具体讨论手势识别之前，我们有必要先知道二维和三维的差别。二维只是一个平面空间，我们可以用（X坐标，Y坐标）组成的坐标信息来表示一个物体在二维空间中的坐标位置，就像是一幅画出现在一面墙上的位置。三维则在此基础上增加了“深度”（Z坐标）的信息，这
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。 这是一个奇怪的现象，突然爆发的行业火着火着就冷了，如虚拟现实； 这也是一个意料之中的现象，因为即便概念再火，不能真正落地也终是枉然，如VR交互式体验。 交互体验概念虽已打出许久 但仍处于 “被呐喊”的阶段 据不完全统计，截至2016年上半年，国内VR行业投融资事件共有117起，总投资规模超40亿元。其中2015年全年投融资事件有57起，投资规模为24亿元；2016上半年投资事件有38起，投资规模为15.4亿元。而到了2016年下半年，VR领域的投融资事
一、概念介绍 UIGestureRecognizer是一个抽象类，定义了所有手势的基本行为，使用它的子类才能处理具体的手势 UITapGestureRecognizer（轻触，点按） UILongPressGestureRecognizer（长按） UISwipeGestureRecognizer（轻扫手势） UIRotationGestureRecognizer（旋转手势） UIPanGestureRecognizer（拖拽手势） UIPinchGestureRecognizer（捏合手势，缩
在艾媒咨询发布的2016上半年虚拟现实行业研究报告中显示，上半年，有71.3%的受访者表示不愿意购买VR产品，其中价格是主要的因素，仅此于“价格太贵”的原因是“目前技术水平较低”。回顾VR硬件在这一年
指针事件表示用户交互的原始触摸数据，如手指接触屏幕 PointerDownEvent、手指在屏幕上移动 PointerMoveEvent、手指抬起 PointerUpEvent，以及触摸取消 PointerCancleEvent，这与原生系统的底层触摸事件抽象是一致的。
iOS设备现如今大受欢迎的最重要原因之一就在于其开创了触控操作的潮流。发展到现在，无论是Android还是iPhone，现在APP与用户进行交互，基本上都是依赖于各种各样的触控事件。例如用户对屏幕进行了侧滑，APP就需要对这个手势进行相应的处理，给用户一个反馈。这些相应的事件就都是在UIResponder中定义的。 广告插播的措不及防：如果您要是觉得这篇文章让您有点收获，随手点个赞会让俺兴奋好久吶。 UIResponder大体有四类事件：触摸、加速计、远程控制、按压（iOS9.0以后出来的，3DTou
随着更多的商业化应用案例的出现，手势识别以及无触碰感知系统预计将达到最大的增长速度。 随着对VR体验的要求提高，手势识别正在成为许多外设厂商努力的方向之一。近日，市场分析公司Markets and M
早在2013年，微软就演示了利用Kinect来使用悬浮手势操作Windows。2015年的时候，微软研究员又开始着手研究手势识别追踪技术handpose。这几年来，微软一直在追求摆脱键盘和鼠标，将身体
不管是手柄、触控板、还是数据手套等VR外设，他们存在的意义大多是为了将用户在现实中的动作传输至虚拟世界之中，并与之进行交互。但这些设备做得再自然，再符合人体工学，也远不及自己的手来得方便与舒适。 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。今天，小编就来为大家盘点一下目前较为主流的五款手势识别设备。 Kinect 研发公司：微软 上市时间：2010年11月4日 市场售价：1599元人民币 支持设备：XBOX
GestureDetector手势操作是开发中必不可少的，Flutter中的GestureDetector一共有 7大类25种。
为了完成手势识别，必须借助于手势识别器UIGestureRecognizer。利用UIGestureRecognizer，能轻松识别用户在某个view上面做的一些常见手势。
近十几年来，人机交互的方式发生了翻天覆地的变化，从最初的“指”上谈兵，到“谈”笑风声、挤眉弄眼，甚至到后来的意念操控，人机交互的演变趋于人性化，正朝着“人机合一”的目标奔去。而唯一没有变的则是它的初心
默认是会调用其[super touchesXXX],这个super就是上一个响应者
今天是第二部分：Python+OpenCV实现简易手势识别功能。简易的手势识别，所以功能也很简单，识别手势1~5就行，当然我们控制飞机时只需要用到最多3个手势：发射子弹、向左移动和向右移动。所以1~5够用了，当然你也可以用手势的移动方向来控制飞机的移动方向，只需要计算手势轮廓的重心位置变化即可。
新西兰Company-X收购AR/VR解决方案提供商Pepper Creative
感觉有必要把iOS开发中的手势识别做一个小小的总结。在上一篇iOS开发之自定义表情键盘(组件封装与自动布局)博客中用到了一个轻击手势，就是在轻击TextView时从表情键盘回到系统键盘，在TextView中的手是用storyboard添加的。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。总共有六种手势识别：轻击手势（TapGestureRecognizer）,
在电影《阿凡达》中，卡梅隆用动作捕捉技术完成了整部作品，让我们看到了动作捕捉在电影行业上的不可估量的潜力。在虚拟现实中，如果想要增强体验的沉浸感，动作捕捉技术也是必不可缺的技术。但是，从目前的发展来看，想要实现比肩《阿凡达》的特效，VR中的动作捕捉技术还有很长的路要走。 什么是动作捕捉技术？ 动作捕捉抽象的说，就是能够捕捉你全身的动作，甚至是面部细微的表情变化，通过数据处理后，还原重建成一个三维模型的你，而且这个三维虚拟的你会随着你的动作变化而变化。它就是把现实中人物的动作复制到电脑创建的虚拟人物上。然而说
用于描述触摸的窗口、位置、运动和力度。一个手指触摸屏幕，就会生成一个 UITouch 对象，如果多个手指同时触摸，就会生成多个 UITouch 对象。
兴坤 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 通过帅气的手势，操控投影在眼前的电子成像，这不就是科幻片里的基础配置嘛。 现在，有人把它从科幻电影中带入了现实。动动手指，实现对眼前世界的掌控。 热衷于制作智能小物件的油管博主Teemu Laurila，利用树莓派DIY了一副可识别自定义手势的AR眼镜。 将自己想设置的手势录入装置，即可实现炫酷操作。 我有了一个大胆的想法！ 自制AR眼镜中的世界 先开始表演吧！ 捏住手指上下拉，就可以完成调整亮度指令。（这是你的第一人称视角） 对手势识别
一. 手势UIGestureRecognier简介 iOS 3.2之后，苹果推出了手势识别功能（Gesture Recognizer），在触摸事件处理方面，大大简化了开发者的开发难度。利用UIGestureRecognizer，能轻松识别用户在某个view上面做的一些常见手势。UIGestureRecognizer是一个抽象类，对iOS中的事件传递机制面向应用进行封装，将手势消息的传递抽象为了对象。其中定义了所有手势的基本行为，使用它的子类才能处理具体的手势。 二. 手势的抽象类——UIGesture
传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用，例如：图像处理是机器视觉的基础，能够提高人机交互的效率，扩宽机器人的使用范围；在科研方面，相关学者把图像处理与分子动力学相结合，实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测，具体见深度学习在断裂力学中的应用，以此为契机，偷偷学习一波图像处理相关的技术，近期终于完成了相关程序的调试，还是很不错的，😄~ 程序主要的功能如下：1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集；2、对卷积网络进行训练，得到最优模型参数；3、对采集到的手势进行判断，具体如下图所示： 📷 📷 附：
当系统传递一个touch event，首先会send到一个特定的view。对于touch view来讲，这个view就是被hitTest：withEvent:返回的view；对于shaking-motion event，remote-control事件，action messages，和editing-menu message， view就是firstResponder。如果initial view没有处理event，他就会沿着响应链去查找，顺序为： a) hit-test view或者firstResponder会传递event或者message到它的vc上（如果有的话）；如果没有vc，则将event或者message传到superView上 b) 如果view或者vc不能handle event或者message，会传到view的superview上。 c) 之后的所有superView会根据a、b的模式进行传输，如果无法handle的话 d) view树的最上层的view，如果无法handle event或者message，会把event send到window对象 e) 如果UIWindow对象无法handle的话，会传递到application对象单例上 f) 如果application单例无法处理event或者message，则discards。
iOS 中的事件响应者主要分为两类，分别为UIResponder及UIGestureRecognizer，其中UIControl是一种比较特殊的UIResponder，所以本文将事件响应者分为以下三种类型进行讨论。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 随着人工智能的不断发展，计算机视觉技术被应用到越来越多的场景之中，甚至连我们儿时最爱的“石头、剪子、布”游戏，也被它“搞定了”。那么，计算机是如何进行数字手势识别的呢？ 在进行数字手势识别时，将手势图中“凹陷区域”（该区域被称为凸缺陷）的个数作为识别的重要依据，如图 1所示： 表示数值0、数值1的手势具有0个凹陷区域（不存在凹陷区域）。 表示数值2的手势具有1个凹陷区域。 表示数值3的手势具有2个凹陷区域。 表示数值4的手势具有3个凹陷区域。 表示数值5
今天是第四部分：使用深度学习实现手势识别玩飞机大战游戏的功能。这里标题我把TensorFlow实现改为了深度学习实现，这里识别手势主要用到的是目标检测，当然不止TensorFlow可以实现，其他能够做到实时的目标检测网络也很多，比如最近比较火的YoloV4/V5。这里演示我为了方便，就用我以前训练好的SSD手势识别模型，你只需要使用下面的代码，加载模型就可以测试：
写这篇文章其实已经做完所有的开发工作，今天周末所以搞起，因为项目需要的是手指在屏幕上操作。所以寻找插件，发现这个需求还是蛮多的。
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。 在越来越多的设备中，我们看到了手势主导的界面，改变了我们和计算机交互习惯。通过结合3D传感器和精美的界面，用来分析数据，计算机变得更智能，能更好的理解人类操作。不可不说是沟通的一大进步。 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。 在进行手势交互设计时，经常会落入一下误区： 表面上实
借助TensorFlow Lite和MediaPipe，谷歌刚刚开源了一款手势识别器，可以直接在手机上运行，实时跟踪，并且已经开源。
（VRPinea2020年3月7日电）2020年初，Nreal在CES上发布了混合现实（MR）环境下的3D操作系统——星云。在近日，Nreal宣布将加入手势识别功能，并提供多方协同作业的设计软件，以此更好的完善内容生态体系。同时，Nreal正同韩国LG U+和德国电信等运营商深入合作，进一步拓展在海外MR领域的市场份额。
今天是第三部分：使用OpenCV实现手势识别玩飞机大战游戏的功能。前面的两篇文章我们已经介绍了使用Pygame实现一个简易的飞机大战游戏以及使用Python+OpenCV实现简单手势识别。那么，实现手势识别来玩飞机大战游戏就是把它们两部分组合起来，听起来很简单，让我们一起实现它吧。
最近几天一直搞首页的框架,看了一些轮子，发现和我们的首页不一样。但是却发现UIScreenEdgePanGestureRecognizer这个类，就研究一下。
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。
一个完整的原始指针事件主要由手指按下、手指移动、手指抬起以及触摸取消构成，更高基本的手势都基于这些原始事件。
在计算机视觉领域，手势识别是机器读懂人类手势、高效实现人机交互的重要方式，广泛应用于物联网、文娱、智能汽车等领域。
在iOS系统中，手势是进行用户交互的重要方式，通过UIGestureRecognizer类，我们可以轻松的创建出各种手势应用于app中。关于UIGestureRecognizer类，是对iOS中的事件传递机制面向应用的封装，将手势消息的传递抽象为了对象。有关消息传递的一些讨论，在前面的博客中有提到：
今天是第一部分：使用Pygame实现简易飞机大战小游戏。你可能会问我不会pygame怎么办？这个问题，以前买我Python OpenCV相关课程的学员我都是这么回答的，用到什么学什么，因为Python OpenCV中用到的Python知识点并不多，跟着视频不会的百度查一查就会用了，他们也顺利学完了课程。同样的，你想做的只是一个pygame的飞机大战小游戏而已，还是简易的，网上搜搜资料或者视频教程，完全可以做出来，这里贴一个视频教程，手把手教你做飞机大战游戏，B站搜索关键字pygame：
AIoT创新应用比赛是一个命题作文，AIoT = AI + IoT 是基本了解；要求使用RT1062和TencentOS-tiny是限制条件，也是IDEA创意的出发点。充分利用前提条件的产品形态（IDEA）是正确的进入方式。
在昨天我们讲了Android的OnTouch触摸事件，有时候触摸和手势是相互联系的，密不可分的关系，所以上节我们讲了触摸事件，今天我们自然而然的就需要讲手势操作了。触摸，手势操作已经很好的融入了我们的生活，那在Android开发中如何进行手势识别呢？下面我们就来讲讲。 什么是手势呢？ 手势就是用户对手机屏幕进行连续触碰，比如：从屏幕左边滑到手机右边，从屏幕上面滑动到屏幕下面等等，手势可以是一笔，也可以是多笔，可以形成规则或不规则的图形。 手势是如何识别的呢？ Android的SDK提供了对手势的识别、自定
和上次不同，这次大屏幕侠识别现场观众的表情，将笑容热力值排名，pick前10位笑容灿烂的小伙伴上榜
这是一个万全的解决方案！只需要花80元再动动手，就可以将哈利波特的魔杖与人工智能结合到一起！它就是用全志V851s做的赛博魔杖！
uSens已于今年11月启动Pre-B轮融资，预计2018年第一季度前完成。 可能对于一些人来说，手势追踪已经不算什么新奇的技术了。毕竟，随着一些智能硬件、虚拟现实等产品在C端市场的逐渐铺开，手势操作已经不是什么新奇的事情了。 然而，大多数人在体验过一两次手势操作之后给出的反馈并不是很好。有人说，这是因为还不习惯，但镁客君想说的是，这是因为当前的手势追踪技术还无法满足用户的需求，它根本无法做到随时随地、百分百的精确追踪，给不了我们顺畅的手势操作体验。 “uSens在创立之初就致力于为三维世界提供自然的人机交
1.Weak Supervision for Label Efficient Visual Bug Detection(BMVC 2023)
获取手势识别器GestureDetector对象，通过new GestureDetector(context,listener)，参数：上下文，监听器
最近需要一个字母手势识别功能，字母 C 的识别，因为 C 简单又饱满。可是在网上也没找到什么特别好的库，倒是看了不少关于 GestureDetector 的介绍，单击双击滑动滚动，上上下下、左左右右、BABA的。 不过还是不知道怎么识别字母手势哈，可能最近脑子不灵光了。脑子不灵光，挖坟还是挺在行的 -- 给我挖到一个「2008」年歪果仁写的不是那么精准的方案，整理并分享之。 远古的气息~ 哦，对了，这个方案很糙，但也相对简单，且有一定的参考性。08 年的原贴链接见「阅读原文」。我自己在研究的过程中找到了
还记得打个响指就把房间变成撩妹粉的日本技术宅小哥吗？这个项目可不止撩妹这么简单，至少谷歌认为，这种“手势指令”技术应该是未来人机互动的重要方向。
在10月29日凌晨一点（北京时间）的Facebook Connect 2021大会上，马克·扎克伯格宣布Facebook公司正式改名为Meta，并且描绘了许多元宇宙的场景，以体现Meta拥抱元宇宙的决心。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
