以下手势能被流畅的识别: ◎RaiseRightHand / RaiseLeftHand – 左手或右手举起过肩并保持至少一秒 ◎Psi –双手举起过肩并保持至少一秒 ◎Stop – 双手下垂. ◎Wave –左手或右手举起来回摆动 ◎SwipeLeft – 右手向左挥. ◎SwipeRight – 左手向右挥. ◎SwipeUp / SwipeDown – 左手或者右手向上/下挥 ◎ Click – 左手或右手在适当的位置停留至少2.5秒. ◎RightHandCursor / LeftHan

一.存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法,即输出的动作是离散的.对应到Atari 游戏中,只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制. 然而在实际中,控制问题则是连续的,高维的,比如一个具有6个关节的机械臂,每个关节的角度输出是连续值,假设范围是0°~360°,归一化后为(-1,1).若把每个关节角取值范围离散化,比如精度到0.01,则一个关节有200个取值,那么6个关节共有20062006个取值,若进一步提升这个精度,取值的数量将成倍增加,而且动作的数量将随着自由度的增加呈指数型增长.所以根

基于TORCS(C++)和Torch7(lua)实现自动驾驶端到端深度强化学习模型(A3C-连续动作)的训练 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练系统框架 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练系统核心模块解析 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 Torch7与TORCS通信机制(基于linux共享内存) 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 TORCS控制接口 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 Torch7实现A3C连续动作模型 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练流程 山西运煤车煤运西山 调参注意事项 上

文章目录 项目地址 1 项目概况 1.1 项目简介 1.2 项目目的 1.3 主要技术 2 设计 2.1 基本概念 2.2 框架 2.3 算法 2.4 模型 2.5 调查问卷 3 实现 3.1 技术难点 3.2 解决方案 4 技术支持 4.1 游戏设计技术 4.1.1 MVC 4.1.2 工厂模式 4.1.3 单例模式 4.1.4 多场景切换 4.1.5 发布者-订阅者模式 4.2 Kinect体感技术 4.2.1 与Unity结合 4.2.2 识别姿势 监听器介绍 接口介绍 实现监听 Kine

摘要 基于视觉的动作识别在实践中遇到了不同的挑战,包括从任何角度识别主题,实时处理数据以及在现实环境中提供隐私.甚至识别基于配置文件的人类动作(基于视觉的动作识别的一个子集),在计算机视觉中也是一个巨大的挑战,它构成了理解复杂动作,活动和行为的基础,尤其是在医疗保健应用和视频监控系统中.因此,介绍了一种构建图层特征模型的新方法用于基于配置文件的解决方案,该解决方案允许融合多视图深度图像的功能.该模型能够以63 fps的实时运行速度从多个低复杂度的角度进行识别,以进行基于配置文件的四个动作:站立/

"You are the Controller",Kinect for Xbox的广告词.明白说明了Kinect体感的交互方式.作为一款集成了诸多先进视觉技术的自然交互设备,Kinect在学术和游戏业界均享有非常高的关注度.此外,Kinect硬件的研发与生产综合了声.光.电和机械学等多方面的技术.其主要零部件近百个,是眼下市场上大批量生产中的最为复杂的电子消费产品. Kinect 的关键技术有四点:骨骼跟踪.动作识别.人脸识别.语音识别.本文关注的是基于前两者,骨骼跟踪和动作识别.这是

实现Kinect控制幻灯片播放很简单,主要思路是:使用Kinect捕捉人体动作,然后根据识别出来的动作向系统发出点击向前,向后按键的事件,从而使得幻灯片能够切换. 这里的核心功能在于手势的识别,我们在开发之前需要定义怎么样的手势算是向前或者向后切换幻灯片.手势和姿势识别在我的Kinect开发入门第九,第十,十一篇文章有详细介绍.本文仅讨论主要思路及关键代码部分. 通过姿势实现PPT控制 姿势(pose)识别是通过关节点与关节点之间的相对位置关系来进行判断,相对来说比较容易,只需要通过某一帧骨骼关

OpenNI结合Unity3D Kinect进行体感游戏开发(转) 楼主# 更多 发布于:2012-07-17 16:42     1. 下载安装Unity3D(目前版本为3.4)2. 下载OpenNI的Unity3D wrapper(目前版本为0.9.2):     a. 地址:http://www.openni.org/Downloads/OpenNIModules.aspx    b. 按如下选择:     c. 下载完解压后有2个.unitypackage文件 3. 创建新的U3D(Un

iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法.由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV.目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法,但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升.所以这几年好多论文的最优效果都是"Our method+iDT"的形式. 此前由于项目原因,对iDT算法进行了很多研究和实验,故此处对其核心思路与一些实施的细节进行总结,方便后续回顾,也希望能够在此过程中获得一些新的启发. 介绍的内

http://www.ituring.com.cn/article/196144 作者/ 吴国斌 博士,PMP,微软亚洲研究院学术合作经理.负责中国高校及科研机构Kinect for Windows学术合作计划及微软精英大挑战Kinect主题项目.曾担任微软TechEd2011 Kinect论坛讲师,微软亚洲教育高峰会Kinect分论坛主席,中国计算机学会学科前沿讲习班Kinect主题学术主任. 骨骼追踪技术是Kinect的核心技术,它可以准确标定人体的20个关键点,并能对这20个点的位置进行实

简介 此程序为利用Kinect实现用手指隔空控制鼠标,是我另一个项目的一部分,因为在另外那个项目中鼠标的click是通过一种特殊的方式实现的,因此这个程序只实现了用手控制鼠标的移动,并没有点击的功能.相比Leapmotion,利用Kinect来控制鼠标可以大幅增加操控范围,使用者可以随意走动,而不是被固定在桌面前. 好像很多人需要这个,但是网上为数不多的代码都是Kinect V1的,所以放出我的代码来供大家讨论. 源码 https://github.com/Beginner258/Kinect_

近期几年.realtime的人脸动画開始风声水起.不少图形图像的研究者開始在这个领域不断的在顶级会议siggraph和期刊tog上面发文章. 随着kinect等便宜的三维数据採集设备的运用.以及其功能强大的人脸识别和动作识别的功能,极大的推动了人脸数据驱动电脑中3D模型 的表情表演和动作表演的可能. 以下是几个大牛的主页,当中有不少关于这方面的研究: 主要发起者: li hao 在epfl的lgg实验室的研究工作: http://lgg.epfl.ch/publications.php 眼下其人

Kinect for Xbox: 360 不支持“近景模式” 三只眼睛 —— 红外投影机,RGB摄像头,红外深度投影头  —— 色彩影像中的每个像素分别与深度影像中的一个像素对应 四只耳朵 —— L形布局的麦克风阵列 —— 过滤背景噪声,定位声源 —— 根据麦克风阵列接听声音的时间差来判断声源方向 Moving Touch 传动马达电动机 —— 用于仰角控制 PS 1080 Soc 芯片 —— 深度图像获取能力 Xbox 360 (有效视距  1.2 ~~ 3.5)  最近距离 —— 2.26米

https://blog.csdn.net/baolinq/article/details/54381284 此程序为利用Kinect v2实现用手指隔空控制鼠标,是我另一个项目的一部分,因为在另外那个项目中鼠标的click是通过一种特殊的方式实现的,因此这个程序只实现了用手控制鼠标的移动,并没有点击的功能.相比Leapmotion,利用Kinect 2.0来控制鼠标可以大幅增加操控范围,使用者可以随意走动,而不是被固定在桌面前. 好像很多人需要这个,但是网上为数不多的代码都是Kinect V1

导读 跨镜追踪(Person Re-Identification,简称 ReID)技术是现在计算机视觉研究的热门方向,主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索.该技术能够根据行人的穿着.体态.发型等信息认知行人,与人脸识别结合能够适用于更多新的应用场景,将人工智能的认知水平提高到一个新阶段. ReID 是行人智能认知的其中一个研究方向,行人智能认知是人脸识别之后比较重要的一个研究方向,特别是计算机视觉行业里面,首先简单介绍 ReID 里比较热门的几项内容: 行人检测.任务是在给定图片中检测出行人

视频教学动作修饰语:CVPR2020论文解析 Action Modifiers: Learning from Adverbs in Instructional Videos 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.06617.pdf 摘要 我们提出了一种从结构视频中学习副词表达的方法,该方法使用对伴随叙述的弱监督.我们的方法的关键是,副词的视觉表现高度依赖于它所适用的动作,尽管同一个副词会以类似的方式修改多个动作.例如,虽然"快速传播"和"快速混合&qu

透明度变化的功能挺不错.   瞬时动作 瞬时动作不需要时间,立即完成 [cpp]   //放置,=setPosition()   pRole->runAction(CCPlace::create(ccp(300,300)));      //隐藏,=setVisible(false)   pRole->runAction(CCHide::create());      //显示,=setVisible(true)   pRole->runAction(CCShow::create());

从本章开始,我们开始讲解cocos2d-x库的动作(Action).游戏的世界是一个动态的世界:无论是主角精灵还是NPC精灵都处于不断的运动当中,甚至是背景中漂流的树叶,随风而动的小草.这些明显的或者不明显的运动构成了我们栩栩如生的游戏世界. 仔细研究游戏中精灵的运动,我们发现:所有这样的运动都可以细分为若干个基本动作和基本动作的组合.通过进一步扩展,我们可以将同一精灵的更多动作和不同精灵之间的不同动作连贯起来,形成关于整个运动世界的连续模拟. 我们给出示例ZYG003,展示cocos2d-x支

一.动作机制的用法 在深入学习动作机制在 Cocos2d-x 里是如何实现的之前,我们先来学习整套动作机制的用法,先知道怎么用,再深入学习它如何实现,是一个很好很重要的学习方法. (1)基本概念 CCAction 是动作类的基类,所有的动作都派生自这个类,它创建的一个对象代表了一个动作.动作作用于 CCNode,因此,任何一个动作都需要由 CCNode 对象来执行.CCAction 作为一个基类,其实质是一个接口(即抽象类),由它派生的实现类(如运动和转动等)才是我们实际使用的动作.CCActi

准备一部废旧(土豪忽略,主要是穷)的.摄像头还是好的手机做监控设备,(Android 和iPhone都行)当Home Assistant 获得实时的视频流后,可以接入各种图像处理组件完成人脸识别,动作检测等功能. 第一步:手机端安装ip_webcam(IP摄像头)App        1.Android手机 Android手机 打开手机应用市场,搜索ip_webcam或IP摄像头,安装App. 启动App,在出现的设置界面底部点击开启服务器,摄像头进入拍摄传输模式. 记录视频监控界面底部显示的手

目录:[Swift]Xcode实际操作 本文将演示如何使用光学字符识别技术,识别信用卡上的卡号. OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition), 是通过扫描等光学输入方式将各种文字转化为图像信息, 再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术. 首先在浏览器的地址栏输入需要下载的第三方类库:card.io-iOS-SDK 将解压后的文件夹[CardIO]拖动到项目[DemoApp]中, 保持选项的默认设置,点击[Finish]完成文件