简介:摘要:随着科技的发展、时代的进步,手势识别技术已经由理论阶段慢慢转变成产品落地阶段。但之前普遍研究都采用普通摄像头来获取手势手部特征与运动轨迹特征而无法获取深度三维特征,因此本文采用LeapMotion深度相机进行动态手势识别,通过使用LeapMotion采集动态手语数据并使用HMM模型完成动态手势识别判定。
简介: 【摘要】 声乐课是职高幼教专业音乐课程内容的重要组成部分,但目前职高学生的声乐课基本采用集体课形式,惯以单一的老师“教”、学生“学”模式,该灌输式模式让学生唱会不难,而作为幼师能否更快转换角色从会唱到会教?本文将试图分析幼师声乐学习现状及其现有练习方法的局限性,并阐述借奥尔夫互动手势促中职幼师声乐从会唱到会教的有效练习方式方法与成效,最后对一些使用奥尔夫手势的注意点进行补充说明。
简介:摘要 在进行手势图像识别时,由于光照强弱、背景干扰等因素而导致手势识别的准确率降低,这给实际应用造成很大困扰。提出了一种基于肤色检测的动态手势识别算法。首先利用图像采集器获取若干手势图像,将RGB格式的手势图像映射到YCrCb颜色空间;然后对若干样本图像进行实验以获取合适的Cr分割阈值,并对图像进行二值化处理;利用改进的扫描线填充算法追踪手势位置并进行框定标识和尺度规范化处理,以提高算法效率,生成训练样本集和测试样本集。其次,利用卷积神经网络对手势图像样本集进行分类,计算结果表明准确率达到99.69%,远高于未二值化的手势识别率。从静态识别率、动态识别率、快速识别率、变换识别率等四个方面对该算法进行评价,结果显示综合准确率达到99.25%,满足实际工程需要,在灾情图像识别、呼救模式识别等领域具有实用价值。
简介:摘要:随着我国经济的不断发展、科技的不断进步,越来越多的高新科技产业融入人们的生活,给人们的生活带来了极大的帮助,不仅提高了人们的生活质量,还让人们的生活越来越简单便利。手势识别系统就是一个全新的高新科技,为人们解锁开锁等方面提供了不少的便利,在传统的手势识别装置中,往往会需要大量的复杂的设备进行计算,从而增加手势识别系统生产成本,所以想要提高性价比,增加人们方便程度,就有团队不断改良手势识别系统。目前,电容感应的手势识别系统闯入人们视野,因为这样的系统相对硬件要求小,而且功耗小,对环境光强不敏感,只需要手放在上面,便可通过电容传感实现识别解锁,这样的设计方案不仅大大的提高了工作效率,更为人们生活提供了方便,而且节约成本,减少成本输出,还遵循了绿色环保发展的特点。本文主要对系统的硬件与软件设计进行了解说和分析,最后根据设计内容进行系统测试,将测试结果传达给各位,希望对有关部门有所帮助。
简介:摘要:乐谱是学习音乐的基本工具,对于每一个准备学习音乐的人来说,对识谱的认识和运用是非常必要的。但乐谱的学习并不简单,其不仅仅是五线谱,其包含了节奏、音高、音符时值等,如何更好地掌握乐谱需要有正确的学习方法和长期的训练。柯尔文教学是音乐教学中的主要方法之一,其设立的柯尔文手势在帮助学生学习音准、掌握节奏上均具有显著成效。本项目人员将柯尔文手势运用到识谱教学中能帮助学生更快且更牢固地掌握乐谱知识,但关于其在识谱教学中如何更好地运用仍有一些值得注意的地方。本研究结合既往工作经验和研究结论,浅谈在识谱教学中柯尔文手势的运用难点,探讨运用策略,实现音乐教学质的飞跃。
简介:摘要:地铁驾驶员在列车运行过程中,需要按规范做一些手势动作。目前主要依赖人工通过监控视频观察来确认驾驶员是否有做手势、手势是否规范,这种方法非常低效和不可靠。本文提出一种基于深度学习的地铁驾驶员手势识别方法,自动完成手势动作的识别和评价。首先根据经验从图像中选择ROI区域,通过图像分割方法把驾驶员和信号显示屏分割出来。然后基于分割结果和预定义规则,过滤掉不包含手势动作的视频帧。再对每一帧视频图像进行动作分类,得到预测的动作序列。最后压缩合并相邻相同动作,得到简化动作序列,与规范动作序列进行对比,判断手势是否符合规范。实验结果表明,本文提出的方法非常可靠,速度也可以满足实际应用要求。