Software Engineering Institute, East China Normal University, Shanghai, China;
机译:惯性和深度传感器数据的融合,可实现可靠的手势识别
机译:基于图像的手势识别中鲁棒手区域提取的最大-最小手裁剪方法
机译:基于深度投影图的轮廓片段袋用于可靠的手势识别
机译:一种使用深度传感器检测手势的鲁棒方法
机译:工程蛋白酶活性传感器和机器学习方法检测和表征疾病
机译:具有深度沉浸式触觉反馈的基于深度相机的3D手势控件可实现自然的空中手势互动
机译:使用Kinect V2传感器使用深度数据和骨架信息,强大的手势识别