隨著機器學習技術的發展及圖像識別技術的進步，出現了越來越多的基于機器學習的圖像識別應用，其中比較著名的方向有針對人臉表情識別的應用，人體姿態識別的應用以及針對細節手指姿態的識別應用。今天我們介紹的就是基于機器學習的手勢識別應用。

在早期的手勢識別中，都是基于第三方硬件的配合，或者是可穿戴設備的輔助，才能實現手勢的識別。例如LeapMotion、Kinect、Vive quest 等，無不是借助硬件而實現，給應用的通用性帶來困難。手勢識別也因其精密程度的要求，而一直未有非常完美的解決方案。現在我們研發了這套基于機器學習的手勢識別用，根據機器學習識別到的手勢，自研手勢識別算法，實現手勢的準確識別。用戶還可以根據自己的需求，自定義手勢，只需要像使用人臉識別一樣，錄一次手勢識別數據，即可實現自定義手勢的識別。無需第三方插件，只需要手機自帶攝像頭或者PC端普通USB攝像頭即可實現，滿足了通用性的技術要求。安卓版應用試用下載：鏈接：https://pan.baidu.com/s/114-Rcs7VHXQqDTOaqjgkzA?
提取碼：urct 。歡迎進行技術咨詢及合作。

基于普通攝像頭的手勢識別，無需特殊硬件，一個攝像頭即可識別，支持手機平臺

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习的手势识别应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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