1.你对mediapipe手势算法有何了解?百度百度它的优点有哪些?
2.手势搜索应用
3.Baidu Eye使用说明
4.带你开发一个视频动态手势识别模型
5.百度眼镜如何通过手势识别无屏幕操作？
6.手部关键点检测1：手部关键点(手部姿势估计)数据集(含下载链接)

你对mediapipe手势算法有何了解?它的优点有哪些?

       MediaPipe，一款由Google开发的手势识别手势识别开源框架，旨在提供对人体姿态检测的源码源码全面支持，包括手部、百度百度面部识别、手势识别手势识别全身姿势识别、源码源码最新娱乐源码源码物体检测以及自拍分割五大关键技术。百度百度本文将深入探讨这些功能，手势识别手势识别以帮助开发者更好地理解和应用MediaPipe在各种应用中的源码源码精准人体动作捕捉与分析能力。

       手部关键点检测

       MediaPipe的百度百度手部关键点检测模块（`mediapipe.solutions.hands`）能实时识别并追踪双手的个关键点，包括手指关节位置，手势识别手势识别对于手势识别、源码源码AR/VR交互、百度百度手语翻译等应用至关重要。手势识别手势识别通过精确计算手指弯曲角度、源码源码伸展状态及手部姿态，开发者能构建响应灵敏、自然流畅的交互界面。

       面部识别与表情分析

       MediaPipe的面部识别能力涉及面部检测和人脸网格两个层面：

       面部检测（`mediapipe.solutions.face_detection`）快速定位图像或视频中的面部区域，提供边界框坐标，为后续分析提供基础。

       人脸网格（`mediapipe.solutions.face_mesh`）生成包含个关键点的密集网格，覆盖面部所有显著特征点，支持基础识别、表情分析、3D建模和实时特效应用。

       全身姿势识别

       MediaPipe的全身姿势识别（`mediapipe.solutions.pose`）实时估算人体个关键点，覆盖头部、网站源码在线演示躯干、四肢等多个部位，适用于健身APP、舞蹈教学、人机交互、动作分析等领域，提供实时反馈，提升体验与效率。

       物体检测

       MediaPipe不仅能进行人体姿态检测，还具备物体检测能力。通过内置或自定义模型，能识别和定位图像或视频中的特定对象，适用于智能家居、智能安防、自动驾驶等场景中的目标识别与追踪。开发者可根据需求集成合适的物体检测模型，与MediaPipe其他功能无缝衔接，实现更丰富的应用。

       自拍分割

       自拍分割（`mediapipe.solutions.selfie_segmentation`）专门针对自拍场景的图像分割技术，准确区分人物主体与背景，对于照片编辑、虚拟背景替换、AR滤镜等应用至关重要，让用户轻松实现个性化图像创作。

       MediaPipe凭借全面的人体姿态检测技术，为开发者提供了强大的工具箱，适用于精细的短视频seo源码手部追踪、面部识别、全身动作分析、物体检测与自拍分割。结合Python等编程语言，开发者能便捷地将这些先进技术融入各自创新项目，赋能各行业人工智能应用，打造更具智能化和互动性的用户体验。

手势搜索应用

       在那些不便使用语音搜索的场合，如开会或观影时，手势搜索就显得尤为实用。它提供了无声的搜索方式，避免了可能的干扰，让用户在保持安静的同时，也能便捷地获取信息。

       手势搜索的一大亮点在于它的个性化功能。它能记忆用户的搜索习惯，优先显示用户常搜索或最近搜索的内容，这样能极大地简化搜索过程，提高效率。这种智能化的设计，充分考虑了用户的使用体验。

       截至年3月，这款应用程序仍处于测试阶段，主要针对的是Android 2.0及以上的系统。在实际应用中，用户反馈其在嘈杂环境中表现出色，证明了其在噪音环境下也能准确识别手势，全家桶spring源码实现高效搜索。

       目前，用户可以直接从Android应用商店免费下载谷歌公司的手势搜索应用，无需额外付费。这无疑为Android用户提供了更多选择，提升了设备的便利性和功能性。

扩展资料

       手势搜索（Gesture Search）是谷歌公司在Android手机系统上推出的一种新的搜索方式，这种全新的“手势搜索”服务可以使得用户在手机上应用于搜索应用程序、书签、联系人、音乐等。目前该应用仍处于测试阶段，支持2.0与更高版本的Android系统，评论称其非常适于在过于嘈杂的环境中使用。

Baidu Eye使用说明

       百度称：“BaiduEye 能够帮助用户进行花草识别、在博物馆了解不认识的作品来历，也可以用于商场，向消费者推荐所关注商品的促销信息，进行室内导航和分享信息”。从商业零售的角度看来，BaiduEye 或将线下线上的购物体验紧密联系起来。

       BaiduEye是一款集成了视、听、说能力的设备，无需眼镜屏幕，佩戴者只需要用手指在空中对着某个物品画个圈，或者拿起这个物品，网站存活监控源码或者视线关注某个物品并停留，BaiduEye即可通过这些手势、头部动势获得指令，锁定该物品并进行识别和分析处理。

       BaiduEye 采用手势识别和视觉搜索提供服务。佩戴者用手指在空中对着某物件画个圈，或者拿起这个物件，BaiduEye 就可以通过手势获取指令，锁定该物件进行识别和分析处理，相关信息则用语音告知。这种脱离屏幕的交互方式，让视力障碍人士、老年人和儿童也成为其适用人群之一。

       BaiduEye并没有像Google Glass那样配备一块显示屏(用户可以通过Google Glass向视网膜上的投射，像看大屏幕那样看到信息)，它的机身主体是一个摄像头和一个入耳式耳机。PingWest此前的报道里已经提到了它的使用方式：用户佩戴上之后，可以通过语音命令控制它，它会使用垂直向前的摄像头捕捉到用户面前的物体，通过Wi-Fi连接，进行在图像识别基础上的一系列的信息搜索和交互。而在一段百度官方的展示视频中，BaiduEye被用来在购物等场景中联网查找眼前的物品信息，再通过入耳式耳机返回语音搜索结果到用户。

       BaiduEye主要功能帮助用户拓展视野，打通线上线下服务。它可以对用户第一视角的视觉信息进行图像分析，并结合百度大数据分析能力和自然人机交互技术，为用户提供所见实体背后的信息及相关服务，帮助用户认知世界并连接服务 。

带你开发一个视频动态手势识别模型

       人工智能在人机交互领域中不断革新，手势动作作为快速自然的交互方式，被广泛应用于智能驾驶和虚拟现实等领域。手势识别，即通过计算机快速准确地识别出操作者做出的手势类型，是其关键技术之一。本文将介绍如何在华为云的ModelArts平台上开发训练一个视频动态手势识别模型，该模型能够识别上滑、下滑、左滑、右滑、打开、关闭等动态手势。

       该模型采用CNN-VIT算法，首先利用预训练网络InceptionResNetV2逐帧提取视频动作片段特征，然后输入Transformer Encoder进行分类。测试使用了动态手势识别样例数据集，包含段视频，涵盖了无效手势、上滑、下滑、左滑、右滑、打开、关闭等7种手势。

       数据处理流程包括视频解码抽取关键帧，每隔4帧保存一次，对图像进行中心裁剪和预处理。图像特征提取器使用预训练模型InceptionResNetV2进行提取，不足帧的视频则补全为全0数组。最后创建VIT Model进行训练。

       模型训练阶段，通过一键运行华为云ModelArts平台的Notebook进行操作，最终在小数据集上达到%的准确率。

       模型推理阶段，首先加载VIT Model获取视频类别索引标签，使用图像特征提取器InceptionResNetV2提取视频特征，然后将视频序列的特征向量输入Transformer Encoder进行预测。模型预测结果准确可靠，实现类似华为手机隔空手势的功能。

百度眼镜如何通过手势识别无屏幕操作？

百度世界大会现场，智能眼镜BaiduEye以独特设计震撼亮相。这款智能可穿戴设备采用了创新的后戴式结构，确保佩戴者视野开阔无遮挡，为用户提供了前所未有的体验。BaiduEye不仅具备花草识别、博物馆导览、商品促销推送和室内导航等功能，而且在互动体验上别具一格，只需简单手势，如空中画圈或拿起物品，即可通过手势识别获取指令，无需依赖屏幕。

       更令人期待的是，BaiduEye的商务潜力同样巨大。在餐厅场景中，它能识别新老顾客，根据历史记录提供个性化服务。例如，当服务生递上菜单，系统会提醒顾客陈先生，他曾点过红烧肉，并推荐新品。这款设备的智能程度可见一斑。

       然而，关于BaiduEye的具体上市日期和价格，百度并未在大会上给出明确信息。无疑，这款集视、听、说能力于一身的智能眼镜，正悄然改变我们与世界的交互方式，让我们对未来的科技生活充满期待。

手部关键点检测1：手部关键点(手部姿势估计)数据集(含下载链接)

       项目《手部关键点检测(手部姿势估计)》旨在使用YOLOv5、HRNet、LiteHRNet和Mobilenet-v2模型实现手部检测与关键点检测。本篇文章将详细说明项目数据集的相关信息。

       数据集说明

       项目收集了三个手部检测数据集和三个手部关键点数据集。

       手部检测数据集

       包含三个数据集：Hand-voc1、Hand-voc2和Hand-voc3。总共有+张。

       Hand-voc1

       数据集来源于国外开源，主要为室内摄像头拍摄的手部，不包含人体部分，每张只有一只手。分为训练集和测试集，训练集超过张，测试集张。

       Hand-voc2

       数据集来自国内开源，包含人体部分和多人情况，每张含有一只或多只手。适合家庭书桌读写场景，目前收集了张。

       Hand-voc3

       来源于国外的HaGRID手势识别数据集，原始数据集庞大，约万张，包含了种常见手势。Hand-voc3是从HaGRID中随机抽取每种手势的张，共计张。

       手部关键点数据集

       包含三个数据集：HandPose-v1、HandPose-v2和HandPose-v3。总共有+张，均标注了手部个关键点。

       HandPose-v1

       基于Hand-voc1数据集制作，标注了个关键点，不包含人体部分，每张只有一只手。分为训练集和测试集，训练集超过张，测试集张。

       HandPose-v2

       基于Hand-voc2数据集制作，同样标注了个关键点，包含人体部分和多人情况。每张含有一只或多只手，适合家庭书桌读写场景，目前收集了张。

       HandPose-v3

       基于网上收集的手部，数据比较杂，每张只保留了手部区域，共计张。标注了个关键点，标注格式统一为COCO数据格式。

       下载链接

       手部检测和手部关键点数据集下载地址：手部关键点检测1：手部关键点(手部姿势估计)数据集(含下载链接)

       手部关键点检测模型

       项目基于Pytorch框架，使用YOLOv5进行手部检测，改进的HRNet进行手部关键点检测。支持轻量化模型LiteHRNet和Mobilenet训练与测试，并提供Python、C++和Android多个版本。

       Android体验

       可下载Android手部关键点检测APP Demo进行体验：download.csdn.net/downl...