机器学习的手势识别应用

随着机器学习技术的发展及图像识别技术的进步，出现了越来越多的基于机器学习的图像识别应用，其中比较著名的方向有针对人脸表情识别的应用，人体姿态识别的应用以及针对细节手指姿态的识别应用。今天我们介绍的就是基于机器学习的手势识别应用。

在早期的手势识别中，都是基于第三方硬件的配合，或者是可穿戴设备的辅助，才能实现手势的识别。例如LeapMotion、Kinect、Vive quest 等，无不是借助硬件而实现，给应用的通用性带来困难。手势识别也因其精密程度的要求，而一直未有非常完美的解决方案。现在我们研发了这套基于机器学习的手势识别用，根据机器学习识别到的手势，自研手势识别算法，实现手势的准确识别。用户还可以根据自己的需求，自定义手势，只需要像使用人脸识别一样，录一次手势识别数据，即可实现自定义手势的识别。无需第三方插件，只需要手机自带摄像头或者PC端普通USB摄像头即可实现，满足了通用性的技术要求。安卓版应用试用下载：链接：https://pan.baidu.com/s/114-Rcs7VHXQqDTOaqjgkzA
提取码：urct 。欢迎进行技术咨询及合作。

基于普通摄像头的手势识别，无需特殊硬件，一个摄像头即可识别，支持手机平台

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