Real Time Gesture(실시간 제스처)란 무엇입니까?
Real Time Gesture 실시간 제스처 - Here, we present a magnetic array assisted sliding triboelectric sensor for achieving a real-time gesture interaction between a human hand and robotic hand. [1] We propose SonicASL, a real-time gesture recognition system that can recognize sign language gestures on the fly, leveraging front-facing microphones and speakers added to commodity earphones worn by someone facing the person making the gestures. [2] Online motion prediction and real-time gesture recognition are also essential to develop a safe cooperation system in a decentralized manner with non-connected vehicles. [3] To a certain extent, the invalid gesture data is filtered, and an effective gesture feature description is established for real-time gesture recognition. [4] Thereafter, a conversation interface was built in Django using this model for the real-time gesture to speech conversion and vice versa. [5] Our system implements a neuro-inspired hyperdimensional computing algorithm locally for real-time gesture classification, as well as model training and updating under variable conditions such as different arm positions and sensor replacement. [6] In this paper, we propose a real-time gesture recognition model based on a feedforward artificial neural network for surface electromyography (sEMG) signals, which contains four processes: pre-processing, feature extraction, classification, and post-processing. [7] The proposed gesture recognition method was tested by simulation and real-time gesture recognition experiment. [8] To reduce driver distraction, the real-time gesture recognition system for ADAS is aimed to simplify and enhance the interaction between human and computer by implementing the vision-based technique that allows driver to interact with the vehicle infotainment system functions using natural mid-air hand gestures. [9] This work builds towards a real-time gesture generator which performs gestures that effectively convey rich communicative functions. [10] A Robotiq 2F-85 Gripper was finally used for real-time gesture-based control, with synthetic EMG data augmentation remarkably improving gesture recognition accuracy, from 68. [11] The function of real-time gesture recognition based on image technology is developed and built on the edge computing module. [12] The aim of this work is to create a full-fledged program for implementing a real-time gesture recognition algorithm using computer vision and machine learning. [13] Real-time gesture recognition is possible with this programme. [14] These sensors capture the real time gestures made by the user. [15]여기에서는 인간의 손과 로봇 손 사이의 실시간 제스처 상호 작용을 달성하기 위한 자기 어레이 보조 슬라이딩 마찰 전기 센서를 제시합니다. [1] 제스처를 하는 사람과 마주보고 있는 사람이 착용하는 일반 이어폰에 추가된 전면 마이크와 스피커를 활용하여, 즉석에서 수화 제스처를 인식할 수 있는 실시간 제스처 인식 시스템인 SonicASL을 제안합니다. [2] 온라인 모션 예측 및 실시간 제스처 인식도 비연결형 차량과의 분산형 안전한 협력 시스템 구축을 위해 필수적이다. [3] 어느 정도 유효하지 않은 제스처 데이터를 필터링하고 실시간 제스처 인식을 위한 효과적인 제스처 기능 설명을 설정합니다. [4] 그 후 실시간 제스처를 음성으로 또는 그 반대로 변환하기 위해 이 모델을 사용하여 Django에 대화 인터페이스가 구축되었습니다. [5] 우리 시스템은 실시간 제스처 분류를 위해 로컬에서 신경에서 영감을 받은 초차원 컴퓨팅 알고리즘을 구현하고 다양한 팔 위치 및 센서 교체와 같은 다양한 조건에서 모델 훈련 및 업데이트를 구현합니다. [6] 본 논문에서는 전처리, 특징 추출, 분류, 후처리의 4가지 프로세스를 포함하는 표면 근전도(sEMG) 신호용 피드포워드 인공 신경망 기반 실시간 제스처 인식 모델을 제안합니다. [7] 제안하는 제스처 인식 방법은 시뮬레이션과 실시간 제스처 인식 실험을 통해 검증되었다. [8] 운전자의 산만함을 줄이기 위해 ADAS용 실시간 제스처 인식 시스템은 운전자가 자연스러운 공중 손을 사용하여 차량 인포테인먼트 시스템 기능과 상호 작용할 수 있는 비전 기반 기술을 구현하여 인간과 컴퓨터 간의 상호 작용을 단순화하고 향상시키는 것을 목표로 합니다. 제스처. [9] 이 작업은 풍부한 의사 소통 기능을 효과적으로 전달하는 제스처를 수행하는 실시간 제스처 생성기를 기반으로 합니다. [10] Robotiq 2F-85 그리퍼가 마침내 실시간 제스처 기반 제어에 사용되었으며, 합성 EMG 데이터 증강으로 제스처 인식 정확도가 68에서 크게 향상되었습니다. [11] 에지 컴퓨팅 모듈을 기반으로 이미지 기술을 기반으로 한 실시간 제스처 인식 기능을 개발 및 구축합니다. [12] 이 작업의 목적은 컴퓨터 비전과 머신 러닝을 사용하여 실시간 제스처 인식 알고리즘을 구현하기 위한 본격적인 프로그램을 만드는 것입니다. [13] 이 프로그램으로 실시간 제스처 인식이 가능합니다. [14] 이 센서는 사용자가 만든 실시간 제스처를 캡처합니다. [15]
real time gesture recognition
This paper deals with real time gesture recognition and writing alphanumeric letters over the air using fingertip. [1] Recently, with the developments of new technologies and the large availability of inexpensive depth sensors, real time gesture recognition has been faced by using depth information and avoiding the limitations due to complex background and lighting situations. [2]이 논문은 실시간 제스처 인식과 손가락 끝을 사용하여 공중에서 영숫자 문자 쓰기를 다룬다. [1] 최근 신기술의 발달과 저렴한 깊이 센서의 보급으로 인해 깊이 정보를 이용하고 복잡한 배경과 조명 상황으로 인한 한계를 피함으로써 실시간 제스처 인식에 직면하고 있다. [2]