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不同情景下高效手势识别系统设计

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为实现不同背景和光照下实时、准确的手势识别,利用OpenCV的强大图像处理能力进行视频流捕获和预处理,然后借助MediaPipe的高级机器学习算法进行手势识别,设计并构建了一个基于OpenCV和MediaPipe的手势识别系统.实验测试表明,系统能够在不同光照和背景条件下高效运行.
An Efficient Gesture Recognition System Enhanced by OpenCV under Different Scenarios
To achieve real-time and accurate gesture recognition,a gesture recognition system based on OpenCV and MediaPipe is designed and constructed,utilizing OpenCV's powerful image processing capabilities for video stream capture and preprocessing,and leveraging MediaPipe's advanced machine learning algorithms for gesture recognition.Experimental tests demonstrate that the system can oper-ate efficiently under different lighting and background conditions.

Gesture recognitionComputer visionDeep learning

汤云雄、汤浩然、何小英

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云南体育运动职业技术学院,云南昆明 650228

电子科技大学成都学院工学院,四川成都 611731

手势识别 机器视觉 深度学习

云南省教育厅科研项目

2024J1533

2024

云南师范大学学报(自然科学版)
云南师范大学

云南师范大学学报(自然科学版)

CSTPCD
影响因子:0.54
ISSN:1007-9793
年,卷(期):2024.44(3)
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