Web-Based Gesture Recognition System for Controlling Heterogeneous IoT devices using Deep Learning

机译：使用深度学习控制基于Web的手势识别系统以控制异构IoT设备

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Most of the Internet-of-Things (IoT) devices are sensor based and controlled individually using mobile applications remotely. Users need to learn the application before controlling these IoT devices to accomplish a specific task. In this paper, we improve this interaction capability of users with IoT devices using Web-based Gesture Recognition and Deep Learning. Here, various gestures are used to control different IoT devices.

机译：大多数物联网（IoT）设备都是基于传感器的，并使用移动应用程序进行远程单独控制。用户需要在控制这些IoT设备以完成特定任务之前学习应用程序。在本文中，我们使用基于Web的手势识别和深度学习来提高用户与IoT设备的交互能力。在这里，各种手势用于控制不同的物联网设备。

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来源
《International Conference on Communication Systems and Networks》|2019年|700-702|共3页
会议地点
作者
Nikhil Jangamreddy; Vivek Sethi; Sujata Pal;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
User interfaces; Training; Gesture recognition; Deep learning; Prediction algorithms; Testing; Cameras;

机译：用户界面;培训;手势识别;深度学习;预测算法;测试;相机;

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