基于神经网络的手势识别,人工神经网络模式识别
电脑是如何做到能识别手势的？
一种能够识别手势语并将其转换成屏幕显示文本的软件，可以使失聪者更容易、更自然地利用电脑同别人交流。加拿大魁北克省舍布鲁克大学的研究人员开发了一种能够识别国际手势语的系统。
这种系统可以通过手势把组成单词的每个字母拼出来。这种系统识别国际手势语的成功率高达96%。由于每个人的手势略有不同，如果使用这种神经网络系统的人经过培训，可以使这种系统发挥的作用达到最佳效果。
这种系统通过快速工作站识别一个手势需要半秒钟，研究人员尚未能使它达到最佳识别速度。研究人员相信，他们通过使这种系统具备可以检验容易出错的手势，能够进一步提高识别的准确性。
这种系统用摄像机捕捉每个手势，再由软件进行一系列处理。第一阶段是“边缘测定”，即绘制出手的轮廓。然后由系统确定手的长轴和短轴，以便确定手势的确切方向。
在这个基础上，程序对手指相对于手的长轴的变化和方向加以测量。得出的信息被输入神经网络程序，程序通过与现有训练数据加以比较，对字母最有可能表达的含意做出猜测。
一旦电脑识别出手势所要表达的意思，就把相关的字母显示在屏幕上。研究人员说，由于这个系统采用的是实时交流方式，其反应速度是相当快的。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
人工智能手势控制怎么解释？可以应用到哪些场景？
可以这么说，在人工智能领域，“手势识别”已经发展得非常普遍，可以广泛应用于智能家居、智能驾驶等写作猫。用户只要通过手势就可以控制对应的功能，人机交互方式更加智能化、自动化。
像智汇有初的人工智能手势控制，具有行业领先的“不联网识别”、“遮挡识别”等算法优势，识别物体形状，判断物体的属性，基于AI机器视觉的三维交互方式，取代实体按键、触屏接触的二维平面交互方式，避免接触交叉感染和触电风险，降低实体开发周期和成本，提升科技交互效率和体验，广泛应用于智能汽车、智能家居、智能社区、智能手机、娃娃机、健身、AR/VR等。
可以应用的场景有汽车、空调、洗衣机、热水器、油烟机、电梯、开关、窗帘、台灯、手机、电视、娃娃机、健身、AR/VR等。
手势识别的真正意义是什么？什么公司做的不错？
国内提供面部识别、手部识别、人体识别的人工智能公司有哪些？
阅面科技是一个围绕智能视觉算法为核心的人工智能平台，通过提供软件、芯片和硬件一体化层面的视觉算法方案，让未来的智能机器可以更加容易的通过这个平台，去接入视觉人机交互技术。
在软件方面，提供了一系列嵌入式SDK，来帮助智能机器去做好人脸、手势、人体以及场景识别等视觉交互;在硬件层面我们会辅助软件去推出一些神经网络芯片和行业硬件产品，让智能机器更加高效和低成本的接入视觉交互和认知算法。
应用领域涉及智能家居、智能玩具、智能车载等系统。
手机AI是什么功能？
手机AI的功能主要功能如下：1、人脸解锁。通过高效的人脸识别算法，手机可以实现毫秒级人脸解锁。2、实人支付认证。可以通过扫描人的脸部，分析是否是本人，从而实现金融级的人脸支付认证。3、拍照美颜功能。
在拍照时，AI可以智能分析出用户的年龄、肤色、体型等特征，通过人脸检测、关键点检测、场景识别等AI算法对画质进行精准提升，自动美颜，从而使照片内的人物更漂亮。4、3D画面效果。
主要用于AR游戏虚拟、3D电影等应用，为手机用户提供更加逼真的画面效果。5、智能助手。智能助手包含的功能大都与我们的生活息息相关。
例如它可以智能学习用户的使用习惯，并对用户较为常用的几个应用进行预加载，提升用户打开APP时的速度，并推荐一些用户较为喜爱的内容等。
扩展资料2018年5月17日，中国电信在北京发布了《AI终端白皮书》，《AI终端白皮书》全面阐述了中国电信对AI手机终端的理解与需求，从AI算力、AI能力与AI应用方面规范定义人工智能手机。
白皮书在平台要求方面提出了硬件运算单元、深度学习框架等要求，在能力要求方面提出了人脸识别、语音助手、场景识别与系统优化等功能、性能要求，在应用要求方面定义了美颜、背景虚化、照片分类、AR视频、翻译等AI应用体验需求。
白皮书还定义了智能码号安全、统一账号、小翼管家、智能云、智慧健康云等AI服务应用在终端上的实现需求。中国电信将联合11家厂商首批推出17款终端，满足消费者AI手机需求。
参考资料：人民网-人工智能手机会是什么样。
人工智能可根据声音预判手势，相对于真人来说，人工智能有何特点？
首先要明白的是，如果一台机器想要学习，它必须学习自己的认知模式。例如，在定量投资领域，机器在了解股票价格的历史趋势后，已经形成了自己对股票价格涨跌的认知能力，从而预测未来股票价格。
前面描述的“深度学习”算法实际上是一种人工智能算法，计算机用它自己来学习。机器学习训练过程和算法现在很大程度上是开源的，可以免费获得。甚至有来自大公司的云服务可以直接解决这些技术问题。
因此，一个好的人工智能系统目前并不依赖于这些技术因素，而是每个领域中最核心、最有价值的东西就是数据。人工智能中一个著名的短语，描述了数据的重要性，它是“垃圾输入，垃圾输出!”。
你用一堆毫无价值的数据训练你的人工智能系统，你最终会得到一个毫无价值的系统。
这说明了数据的重要性，这就是为什么现在很多大公司慷慨地提供他们的算法和免费使用，但他们愿意花很多钱收购不同领域的公司，以获得不同行业的数据。弱AI指的是机器看起来很智能，但它们不是智能或自主的。
弱AI不具备独立推理和解决问题的能力。目前，“弱AI”指的是只有一种特定功能的AI系统，如股价预测、无人驾驶汽车、智能推送、阿尔法狗等。
这类应用涉及到一个非常具体的领域，大量的重复劳动，大量的训练数据，以及复杂的决策或分类问题。强大的人工智能是指机器具有自我意识，能够自己推理并解决问题。
目前，强大的人工智能是指一般的人工智能系统，在交叉领域具有出色的问题解决能力。目前，由于学习能力、算法和数据的局限性，人工智能系统仅适用于在单一工作领域对弱的人工智能系统进行训练。
然而，对人类自身认知行为的研究还很有限，更不用说开发出一个与人类具有相同认知能力的综合人工智能系统了。
手势识别技术是什么？
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手势识别技术是利用摄像头等感应元件，捕捉不同的手势，根据手势的形状等，用芯片运算识别，能智能识别出相应的指令，我们能用一个手势或多个手势，进行发出指令，替代了很多传统的按键，是未来的发展趋势，例如市面上有一款汇春科技的抽油烟机，我们可以通过向左拨动手势，发出开机指令，手部不再接触油腻的机身。
苹果手势识别专利获授权
苹果手势识别专利获授权是给与到了Apple公司的TouchID指纹。关于这项专利，值得注意的一点是专利的主要发明人维恩·韦斯特曼(WayneWesterman)。
他是苹果公司多点触控技术的主要发明者。在自己的公司Fingerworks于2005年被苹果公司收购后，韦斯特曼一直担任苹果公司高级工程师。
苹果手势识别的原理：AppleWatch手势控制功能的原理是，通过加速计、陀螺仪等内置运动传感器，并结合机器学习和光学心率传感器，来识别手部肌肉和肌腱的细微运动，再将这些运动数据转化为手势控制效果。
苹果已经研究Watch手势识别功能多年，在去年还曾获得两项相关专利。
与此同时，此前JonProssor曝光的苹果AR眼镜功能就包括手势识别功能，或许未来苹果可能会将AR眼镜与AppleWatch结合，来实现手势操作，有点类似于Facebook的AR/VR腕带方案。