May, 2024

增强人机交互的触觉手势识别技术进展

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TL;DR本研究旨在提出一个强大的触觉手势识别系统，通过对各种手势识别方法进行综合评估，包括传统的特征工程方法和能够实时解释各种手势的当代深度学习技术，以适应手的大小、运动速度、施加压力水平和交互点的变化，我们对各种方法的深入分析为人机交互领域的基于触觉的手势识别做出了重要贡献。
tactile hand gesture recognitionhri/hvitactile sensing interfacefeature engineering methodsdeep learning techniques
发现论文，激发创造
  • 基于语音识别的工具传递中的动态手势特征人机适应

    基于手势识别和动态动作识别的人机协作框架在 UR5e 机器人平台上展示出卓越的性能，提供了高效的工具传递，同时不显著干扰人类意图。

    Sep, 2023

  • 虚拟手套标记的实时手势识别

    本文提出了一种基于实时计算机视觉的手势识别应用程序的自然用户界面工具，该工具使用用户手上的虚拟手套标记作为输入，并采用深度学习模型进行实时手势识别。研究表明，该系统可以在社交互动和康复等实时应用中发挥有效作用。

    Jul, 2022

  • 在线识别不完整手势数据，以实现协作机器人的接口

    本文介绍了一个用于大量静态手势和动态手势分类识别的人机交互框架，利用佩戴式传感器进行数据收集，并采用降维和神经网络等处理技术，最终实现了在实时环境下的高准确率手势识别。

    Apr, 2023

  • 手势识别系统的研究与调查

    该论文探讨了手势识别系统在游戏、医疗、家庭电器、工业机器人和虚拟现实等多个领域中的应用，对手势的获取方法、手势在手语中的作用、现有方法进行了比较和综述，并研究了构建手势识别系统时面临的常见挑战。

    Dec, 2023

  • 基于雷达的静态手势在美国手语中的识别

    人机交互与虚拟现实领域中，自动手势识别变得越来越重要。本研究探索了使用合成数据的方法来训练神经网络，以在虚拟现实和人机交互应用中提高手势识别的性能。

    Feb, 2024

  • 电容式感应设备的灵活手势识别：在职适应

    本文介绍了一种手势识别技术，使用嵌入式电容传感器生成实时信号并利用机器学习技术分析时间序列信号以识别五个手指的三个特征，其性能可与监督式可变自编码器等更高级的方法相媲美，并能通过自适应的误差校正机制进一步提高其分类性能，从而证明了运用此技术实现敏捷手势识别系统的可行性。

    May, 2023

  • 基于迁移学习和深度集成学习的手势识别的两阶段方法

    利用预训练的高性能深度神经网络模型在 HG14 数据集上进行手势识别，通过多个模型的集成学习技术，达到了 98.88% 的准确率，展示了深度集成学习技术在人机交互中的有效性及其在增强现实、虚拟现实和游戏技术等领域的潜在应用。

    Sep, 2023

  • 基于非接触电容感应的动作手势识别实时界面控制

    本文提出一种基于非接触手势识别的实时界面控制框架，通过处理原始信号、检测电场干扰并提取有效信号帧的方法实现了 98.8% 检测率和 98.4% 的帧校正率。采用 GRU 模型对于 10 种手势可以实现 98.79% 的准确率，这一技术为电容式感应技术和非接触近程感应技术提供了商业化可能性。

    Jan, 2022

  • 使用两只多指手学习视触技能

    通过学习人类示范，我们利用双臂系统和视触数据探索实现类似人类敏捷性、感知体验和运动模式的目标。我们开发了一种低成本的手臂远程操作系统并重新利用配备触觉传感器的义肢手，通过采集到的视触数据学习完成长周期、高精度任务。我们的结果在双臂多指操作和视触数据方面迈出了有希望的一步。

    Apr, 2024

  • 实时动态机器人辅助手 - 物体交互基于动作基元

    提出一种基于动态机器人辅助手物交互的方法，通过手部姿态估计、自适应机器人控制和运动原语的综合运用，在实现精确任务执行和适应实时动作方面提高了人机物理交互的效果。

    May, 2024