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基于STM32的静态手势识别的硬件设计毕业论文.安徽工业大学基于STM32的人体静态手势识别的硬件设计摘要随着科学技术的提高，手势识别技术在社会中的应用越来越广泛。.而且ARM应用越来越广，本文是针对ARM的学习。.Cortex-M3是ARM公司为要求高性能(1.25...
前言平时我也比较喜欢刷抖音，所以做一个用手势刷抖音的模块。总共有6个手势，向左、向右、向上、向下、接近、远离，可以自己定义每个手势的动作。同时可以在代码里面写自动延时多久翻下一条抖音，做个全自动的。一、概述及需要材料整体…
基于STM32的手势识别控制器的设计.牛作东李捍东.【摘要】：随着工业技术的发展,对于仪器仪表的操作方式要求也不断更新,针对传统的操作方式,人机接触容易产生静电,设备易损,安全性低等缺点以及对于非接触式操作要求的应用场合越来越多,本文基于ARM处理...
基于STM32的手势识别系统的研究与设计，高艳;贾冕茜;黄伟平;张华峰;-西安文理学院学报(自然科学版)2020年第02期杂志在线阅读、文章下载。基于STM32的手势识别系统的研究与设计-《西安文理学院学报(自然科学版)》2020年02期-中国知网
手势图像界面操作：打开我的毕业论文2系统整体展示基于视觉的手势识别系统流程图3细节说明首先，我们需要检测肤色区域这是我们的样本集样本集特征处理样本集特征处理肤色检测完成！开始获取连通的肤色区域...
标签：电赛STM32手势识别积分：1类型：学术论文上传者：sigma上传时间：2020-11-12简介：针对手势识别装置的特点和需求，同时结合模块化的设计理念，设计实现了以STM32F103C8T6单片机最小系统为核心的手势识别装置。运用统计分组法得出电容...
如果你只是要识别这6个手势，要毛机器学习啊。直接model-basedtracking就是了。26个自由度，30fps的速度…我想实现一个基于机器学习的较稳定手势识别，识别6个手势，分别是伸出0,1,2,3,4,5根手指。
毕业设计（论文）绪论1.1STM32芯片介绍2006年ARM公司推出了基于ARMv7架构的Cortex系列的标准体系结构，以满足各种技术的不能要求，包含。其中，A系列面向复杂的尖端应用程序，用于运行开放式的复杂操作系统；R系列适合实时系统；M系列则专门针对低成本的微控制领域。
基于STM32的智能循迹小车设计硬件准备1、小车底盘+四直流电机（带轮）2、STM32F103C8T6核心板3、12V8700mAh锂电池（可以用几节18650锂电池）4、循迹模块选择的是TCRT500L，五路集成在一起，集成度比较高，但是可能不如五个单独的循迹模块好用5、L298N电机驱动模块四驱车为啥用L298N电机驱动模块？
摘要：本装置以STM32单片机作为控制核心，实现了基于FDC2214为主模块的手势训练与识别。利用四块极板进行比例区域划分判别，从而利于手势判定，减少随机性误差，增强可靠性。装置中使用卡尔曼滤波算法进行波形滤波处理，缓解测量波形的毛躁并采用冒泡排序法等算法，判断差异值，加强…
基于STM32的静态手势识别的硬件设计毕业论文.安徽工业大学基于STM32的人体静态手势识别的硬件设计摘要随着科学技术的提高，手势识别技术在社会中的应用越来越广泛。.而且ARM应用越来越广，本文是针对ARM的学习。.Cortex-M3是ARM公司为要求高性能(1.25...
前言平时我也比较喜欢刷抖音，所以做一个用手势刷抖音的模块。总共有6个手势，向左、向右、向上、向下、接近、远离，可以自己定义每个手势的动作。同时可以在代码里面写自动延时多久翻下一条抖音，做个全自动的。一、概述及需要材料整体…
基于STM32的手势识别控制器的设计.牛作东李捍东.【摘要】：随着工业技术的发展,对于仪器仪表的操作方式要求也不断更新,针对传统的操作方式,人机接触容易产生静电,设备易损,安全性低等缺点以及对于非接触式操作要求的应用场合越来越多,本文基于ARM处理...
基于STM32的手势识别系统的研究与设计，高艳;贾冕茜;黄伟平;张华峰;-西安文理学院学报(自然科学版)2020年第02期杂志在线阅读、文章下载。基于STM32的手势识别系统的研究与设计-《西安文理学院学报(自然科学版)》2020年02期-中国知网
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如果你只是要识别这6个手势，要毛机器学习啊。直接model-basedtracking就是了。26个自由度，30fps的速度…我想实现一个基于机器学习的较稳定手势识别，识别6个手势，分别是伸出0,1,2,3,4,5根手指。
毕业设计（论文）绪论1.1STM32芯片介绍2006年ARM公司推出了基于ARMv7架构的Cortex系列的标准体系结构，以满足各种技术的不能要求，包含。其中，A系列面向复杂的尖端应用程序，用于运行开放式的复杂操作系统；R系列适合实时系统；M系列则专门针对低成本的微控制领域。
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摘要：本装置以STM32单片机作为控制核心，实现了基于FDC2214为主模块的手势训练与识别。利用四块极板进行比例区域划分判别，从而利于手势判定，减少随机性误差，增强可靠性。装置中使用卡尔曼滤波算法进行波形滤波处理，缓解测量波形的毛躁并采用冒泡排序法等算法，判断差异值，加强…
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