【基于HMM的手势检测系统的设计与实现】手势识别则因其自然性、可用性和非侵入性而成为了最有前途的人机交互方法之一。然而,受光照、遮挡以及个人手的大小和形状等因素的影响,实时准确的手势识别仍然很困难。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM),一种统计分析模型,是信号处理的一个重要方向,现已成功地用于语音识别、行为识别、文字识别以及故障诊断等多个领域。在本文中,研究人员提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的动态手势检测系统,该系统通过跟踪手部运动来检测不同的英文字母(I、P、R、S、Z),这一过程涉及基于肤色的分割以在视频帧中进行手部隔离,然后进行形态学操作以增强图像轨迹。研究人员还采用了手部跟踪和轨迹平滑技术(例如卡尔曼滤波器)来监控手部运动和优化手势路径,然后使用基于HMM的Baum-Welch重估计算法对量化序列进行了分析。此外,最大似然分类器被用于识别测试序列中最可能的字母。相关研究论文已发表在《Journal of Data Analysis and Information Processing》上。DOI: 10.4236/jdaip.2024.122008https://t.cn/A6TO0C60#论文发表# #手势识别# #人机交互##隐马尔可夫模型#
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恭喜C同学收到 纽约大学NYU技术管理硕士Master's in Management of Technology program(MOT)录取 + 5千美金奖学金!
NYU的这个MOT项目是工程学院开设的一个STEM项目,这个项目共36个学分,其中包括核心商科技能、科技管理工具、选修课程、以及Capstone的项目。在Elective Courses里面可以选择Data Analytics方向的较为硬核的课程。
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