Reconhecimento de gestos da mão utilizando técnicas visão por computador
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Foi feito um esforço com a ajuda de técnicas de visão por computador e o lançamento da câmara Microsoft Kinect. A tarefa de segmentação foi implementada utilizando RGB com informação de profundidade; para a melhorar, é utilizado o esquema de cores YCbCr. São examinados algoritmos de extração de caraterísticas de dois níveis, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) para imagens RGB e o método Gradient kernel descriptor para imagens de profundidade. Por fim, são testados o Support Vetor Machine (SVM) e o K-NN (K-Nest neighbor).
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Foi feito um esforço com a ajuda de técnicas de visão por computador e o lançamento da câmara Microsoft Kinect. A tarefa de segmentação foi implementada utilizando RGB com informação de profundidade; para a melhorar, é utilizado o esquema de cores YCbCr. São examinados algoritmos de extração de caraterísticas de dois níveis, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) para imagens RGB e o método Gradient kernel descriptor para imagens de profundidade. Por fim, são testados o Support Vetor Machine (SVM) e o K-NN (K-Nest neighbor).
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Foi feito um esforço com a ajuda de técnicas de visão por computador e o lançamento da câmara Microsoft Kinect. A tarefa de segmentação foi implementada utilizando RGB com informação de profundidade; para a melhorar, é utilizado o esquema de cores YCbCr. São examinados algoritmos de extração de caraterísticas de dois níveis, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) para imagens RGB e o método Gradient kernel descriptor para imagens de profundidade. Por fim, são testados o Support Vetor Machine (SVM) e o K-NN (K-Nest neighbor).
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