1.你对mediapipe手势算法有何了解?百度百度它的优点有哪些?
2.手势搜索应用
3.Baidu Eye使用说明
4.带你开发一个视频动态手势识别模型
5.百度眼镜如何通过手势识别无屏幕操作?
6.手部关键点检测1:手部关键点(手部姿势估计)数据集(含下载链接)
你对mediapipe手势算法有何了解?它的优点有哪些?
MediaPipe,一款由Google开发的手势识别手势识别开源框架,旨在提供对人体姿态检测的源码源码全面支持,包括手部、百度百度面部识别、手势识别手势识别全身姿势识别、源码源码vb 源码怎么用物体检测以及自拍分割五大关键技术。百度百度本文将深入探讨这些功能,手势识别手势识别以帮助开发者更好地理解和应用MediaPipe在各种应用中的源码源码精准人体动作捕捉与分析能力。手部关键点检测
MediaPipe的百度百度手部关键点检测模块(`mediapipe.solutions.hands`)能实时识别并追踪双手的个关键点,包括手指关节位置,手势识别手势识别对于手势识别、源码源码AR/VR交互、百度百度手语翻译等应用至关重要。手势识别手势识别通过精确计算手指弯曲角度、源码源码伸展状态及手部姿态,开发者能构建响应灵敏、自然流畅的交互界面。面部识别与表情分析
MediaPipe的面部识别能力涉及面部检测和人脸网格两个层面:面部检测(`mediapipe.solutions.face_detection`)快速定位图像或视频中的面部区域,提供边界框坐标,为后续分析提供基础。
人脸网格(`mediapipe.solutions.face_mesh`)生成包含个关键点的密集网格,覆盖面部所有显著特征点,支持基础识别、表情分析、3D建模和实时特效应用。
全身姿势识别
MediaPipe的全身姿势识别(`mediapipe.solutions.pose`)实时估算人体个关键点,覆盖头部、UI Automator源码躯干、四肢等多个部位,适用于健身APP、舞蹈教学、人机交互、动作分析等领域,提供实时反馈,提升体验与效率。物体检测
MediaPipe不仅能进行人体姿态检测,还具备物体检测能力。通过内置或自定义模型,能识别和定位图像或视频中的特定对象,适用于智能家居、智能安防、自动驾驶等场景中的目标识别与追踪。开发者可根据需求集成合适的物体检测模型,与MediaPipe其他功能无缝衔接,实现更丰富的应用。自拍分割
自拍分割(`mediapipe.solutions.selfie_segmentation`)专门针对自拍场景的图像分割技术,准确区分人物主体与背景,对于照片编辑、虚拟背景替换、AR滤镜等应用至关重要,让用户轻松实现个性化图像创作。 MediaPipe凭借全面的人体姿态检测技术,为开发者提供了强大的工具箱,适用于精细的ymnets免费源码手部追踪、面部识别、全身动作分析、物体检测与自拍分割。结合Python等编程语言,开发者能便捷地将这些先进技术融入各自创新项目,赋能各行业人工智能应用,打造更具智能化和互动性的用户体验。手势搜索应用
在那些不便使用语音搜索的场合,如开会或观影时,手势搜索就显得尤为实用。它提供了无声的搜索方式,避免了可能的干扰,让用户在保持安静的同时,也能便捷地获取信息。 手势搜索的一大亮点在于它的个性化功能。它能记忆用户的搜索习惯,优先显示用户常搜索或最近搜索的内容,这样能极大地简化搜索过程,提高效率。这种智能化的设计,充分考虑了用户的使用体验。 截至年3月,这款应用程序仍处于测试阶段,主要针对的是Android 2.0及以上的系统。在实际应用中,用户反馈其在嘈杂环境中表现出色,证明了其在噪音环境下也能准确识别手势,查看源码jb实现高效搜索。 目前,用户可以直接从Android应用商店免费下载谷歌公司的手势搜索应用,无需额外付费。这无疑为Android用户提供了更多选择,提升了设备的便利性和功能性。扩展资料
手势搜索(Gesture Search)是谷歌公司在Android手机系统上推出的一种新的搜索方式,这种全新的“手势搜索”服务可以使得用户在手机上应用于搜索应用程序、书签、联系人、音乐等。目前该应用仍处于测试阶段,支持2.0与更高版本的Android系统,评论称其非常适于在过于嘈杂的环境中使用。Baidu Eye使用说明
百度称:“BaiduEye 能够帮助用户进行花草识别、在博物馆了解不认识的作品来历,也可以用于商场,向消费者推荐所关注商品的促销信息,进行室内导航和分享信息”。从商业零售的角度看来,BaiduEye 或将线下线上的购物体验紧密联系起来。
BaiduEye是一款集成了视、听、说能力的设备,无需眼镜屏幕,佩戴者只需要用手指在空中对着某个物品画个圈,或者拿起这个物品,联运sdk源码或者视线关注某个物品并停留,BaiduEye即可通过这些手势、头部动势获得指令,锁定该物品并进行识别和分析处理。
BaiduEye 采用手势识别和视觉搜索提供服务。佩戴者用手指在空中对着某物件画个圈,或者拿起这个物件,BaiduEye 就可以通过手势获取指令,锁定该物件进行识别和分析处理,相关信息则用语音告知。这种脱离屏幕的交互方式,让视力障碍人士、老年人和儿童也成为其适用人群之一。
BaiduEye并没有像Google Glass那样配备一块显示屏(用户可以通过Google Glass向视网膜上的投射,像看大屏幕那样看到信息),它的机身主体是一个摄像头和一个入耳式耳机。PingWest此前的报道里已经提到了它的使用方式:用户佩戴上之后,可以通过语音命令控制它,它会使用垂直向前的摄像头捕捉到用户面前的物体,通过Wi-Fi连接,进行在图像识别基础上的一系列的信息搜索和交互。而在一段百度官方的展示视频中,BaiduEye被用来在购物等场景中联网查找眼前的物品信息,再通过入耳式耳机返回语音搜索结果到用户。
BaiduEye主要功能帮助用户拓展视野,打通线上线下服务。它可以对用户第一视角的视觉信息进行图像分析,并结合百度大数据分析能力和自然人机交互技术,为用户提供所见实体背后的信息及相关服务,帮助用户认知世界并连接服务 。
带你开发一个视频动态手势识别模型
人工智能在人机交互领域中不断革新,手势动作作为快速自然的交互方式,被广泛应用于智能驾驶和虚拟现实等领域。手势识别,即通过计算机快速准确地识别出操作者做出的手势类型,是其关键技术之一。本文将介绍如何在华为云的ModelArts平台上开发训练一个视频动态手势识别模型,该模型能够识别上滑、下滑、左滑、右滑、打开、关闭等动态手势。
该模型采用CNN-VIT算法,首先利用预训练网络InceptionResNetV2逐帧提取视频动作片段特征,然后输入Transformer Encoder进行分类。测试使用了动态手势识别样例数据集,包含段视频,涵盖了无效手势、上滑、下滑、左滑、右滑、打开、关闭等7种手势。
数据处理流程包括视频解码抽取关键帧,每隔4帧保存一次,对图像进行中心裁剪和预处理。图像特征提取器使用预训练模型InceptionResNetV2进行提取,不足帧的视频则补全为全0数组。最后创建VIT Model进行训练。
模型训练阶段,通过一键运行华为云ModelArts平台的Notebook进行操作,最终在小数据集上达到%的准确率。
模型推理阶段,首先加载VIT Model获取视频类别索引标签,使用图像特征提取器InceptionResNetV2提取视频特征,然后将视频序列的特征向量输入Transformer Encoder进行预测。模型预测结果准确可靠,实现类似华为手机隔空手势的功能。
百度眼镜如何通过手势识别无屏幕操作?
百度世界大会现场,智能眼镜BaiduEye以独特设计震撼亮相。这款智能可穿戴设备采用了创新的后戴式结构,确保佩戴者视野开阔无遮挡,为用户提供了前所未有的体验。BaiduEye不仅具备花草识别、博物馆导览、商品促销推送和室内导航等功能,而且在互动体验上别具一格,只需简单手势,如空中画圈或拿起物品,即可通过手势识别获取指令,无需依赖屏幕。
更令人期待的是,BaiduEye的商务潜力同样巨大。在餐厅场景中,它能识别新老顾客,根据历史记录提供个性化服务。例如,当服务生递上菜单,系统会提醒顾客陈先生,他曾点过红烧肉,并推荐新品。这款设备的智能程度可见一斑。
然而,关于BaiduEye的具体上市日期和价格,百度并未在大会上给出明确信息。无疑,这款集视、听、说能力于一身的智能眼镜,正悄然改变我们与世界的交互方式,让我们对未来的科技生活充满期待。
手部关键点检测1:手部关键点(手部姿势估计)数据集(含下载链接)
项目《手部关键点检测(手部姿势估计)》旨在使用YOLOv5、HRNet、LiteHRNet和Mobilenet-v2模型实现手部检测与关键点检测。本篇文章将详细说明项目数据集的相关信息。数据集说明
项目收集了三个手部检测数据集和三个手部关键点数据集。手部检测数据集
包含三个数据集:Hand-voc1、Hand-voc2和Hand-voc3。总共有+张。Hand-voc1
数据集来源于国外开源,主要为室内摄像头拍摄的手部,不包含人体部分,每张只有一只手。分为训练集和测试集,训练集超过张,测试集张。Hand-voc2
数据集来自国内开源,包含人体部分和多人情况,每张含有一只或多只手。适合家庭书桌读写场景,目前收集了张。Hand-voc3
来源于国外的HaGRID手势识别数据集,原始数据集庞大,约万张,包含了种常见手势。Hand-voc3是从HaGRID中随机抽取每种手势的张,共计张。手部关键点数据集
包含三个数据集:HandPose-v1、HandPose-v2和HandPose-v3。总共有+张,均标注了手部个关键点。HandPose-v1
基于Hand-voc1数据集制作,标注了个关键点,不包含人体部分,每张只有一只手。分为训练集和测试集,训练集超过张,测试集张。HandPose-v2
基于Hand-voc2数据集制作,同样标注了个关键点,包含人体部分和多人情况。每张含有一只或多只手,适合家庭书桌读写场景,目前收集了张。HandPose-v3
基于网上收集的手部,数据比较杂,每张只保留了手部区域,共计张。标注了个关键点,标注格式统一为COCO数据格式。下载链接
手部检测和手部关键点数据集下载地址:手部关键点检测1:手部关键点(手部姿势估计)数据集(含下载链接)手部关键点检测模型
项目基于Pytorch框架,使用YOLOv5进行手部检测,改进的HRNet进行手部关键点检测。支持轻量化模型LiteHRNet和Mobilenet训练与测试,并提供Python、C++和Android多个版本。Android体验
可下载Android手部关键点检测APP Demo进行体验:download.csdn.net/downl...