㈠ 想做手勢識別系統，不知道需要准備哪些東西，有做過的沒，想請教一下，萬分感謝！
哪種手勢識抄別？如果你襲說的是象xbox的kinect那種體感的識別，需要買一個開發版的kinect for windows，約1900，京東有賣的，然後微軟提供有開發用的sdk（只要是涉及肢體語言的，基本上都可以用它解決）
㈡ 畢設急用！！！要用kinect做個手勢識別，openni NITE opensensor都裝好了，用javascript編，跪求啊！
把素材什麼的發我吧，要求也說清楚點，我有時間就幫你弄下
㈢ 如何用雷達實現手勢識別
如何用雷達實現手勢識別
雷達，英文Radar（Radio Detection And Ranging），利用發射「無線電磁波」得到反射波來探測目標物體的距離，角度，和瞬時速度。隨著天線尺寸和晶元的極度縮小，在可預見的未來，更多的雷達設備將會以微型器件面世，如圖所展示的那樣，它們不僅能嵌入可穿戴設備，成為物聯網的一類重要感測器。
圖 傳統的探測偵查雷達（左）以及Project Soli中用於手勢識別的迷你雷達（右）
相比於其它隔空操作技術，比如體感相機、超聲波等，雷達有著一些天然優勢：比如無論白天黑夜，暴曬寒風，皆可正常工作；在體積、成本，以及功耗上都比Kinect等體感相機來得要更低；高頻雷達測量物體距離通常可以精確到毫米級別；而低頻雷達則可以做到「穿牆而過」，完全無視遮擋物的存在。這些特性讓雷達，尤其是微型雷達，在未來都有著廣闊的應用前景。
雷達的組成
一般雷達由發射器、接收器、發射／接收天線、信號處理單元，以及終端設備組成。發射器通過發射天線將經過調頻或調幅的電磁波發射出去；部分電磁波觸碰物體後被反射回接收器，這就好比聲音碰到牆壁被反射回來一樣；信號處理單元分析接受到的信號並從中提取有用的信息諸如物體的距離、角度，以及行進速度；這些結果最終被實時地顯示在終端設備上。傳統的軍事雷達還常配有機械控制的旋轉裝置用以調整天線的朝向，而新型雷達則更多通過電子方式做調整。
為節省材料和空間，通常發射器和接收器可以共享同一個天線，方法是交替開關發射或接收器避免沖突。終端設備通常是一個可以顯示物體位置的屏幕，但在迷你雷達的應用中更多是將雷達提取的物理信息作為輸入信號傳送給諸如手錶或其它電子設備。信號處理單元才是雷達真正的創意和靈魂所在，主要利用數學物理分析以及計算機演算法對雷達信號作過濾、篩選，並計算出物體的方位。在這基礎之上，還可以利用前沿的機器學習演算法對捕捉的信號作體感手勢識別等等。
雷達實現手勢識別
雷達的測距或者測速都把物體想像成一個抽象的點。而真實的物體如手掌則可以認為是一堆三維點的集合體。所以在反射波中已然蘊藏了許多個點的距離與速度信號。同時呈現這些信息的一個好方法叫做距離－多普勒映射（Range-Dopler Map），簡稱RDM（如圖）。RDM中的橫軸是速度，縱軸是距離。它可以認為是一張反射波的能量分布圖或概率圖，每一個單元的數值都代表了反射波從某個特定距離和特定速度的物體得到的反射波能量。仔細看的話，從RDM中已然可以窺見探測物體的特徵身形！基於RDM及其時間序列， 我們可以採用機器學習的方法識別特定的能量模式變化，進而識別手勢及動作。在Soli推出之前，Nvidia也做過類似的研究。
圖 距離-多普勒（速度）映射的等高線表示示例 每一個單元值代表了反射波中具有對應距離和速度的點的集合的反射能量。該映射可以作為特徵向量用於機器學習識別手勢動作。
㈣ 設計「手勢識別與跟蹤」這個課題，一般要用到什麼軟體matlab能實現嗎
現在關鍵的問復題根本就不是開制發軟體而是演算法和硬體環境搭建好么。。。
Matlab常用做演算法的模擬，當然也包括圖像和視頻處理的演算法。
C/C++下有免費開源的計算機視覺庫OpenCV，編程上的復雜度不會比matlab高很多。
當然上面討論的前提是你同時會用這兩種開發語言。
但是如果有特殊硬體的話matlab可能就不如C/C++好用了，我只是說一般情況。
你現在關鍵是要去查論文看人家的實驗環境和演算法，而不是關心演算法用什麼語言實現。
㈤ 基於leap motion的靜態手勢識別功能使怎麼實現的
我有清晰的解題思路!~
㈥ 手勢識別的真正意義是什麼什麼公司做的不錯
就是在不碰到設備的情況下，通過簡單的手勢來控制設備。目前內匯春科技的YSPRING手勢識別技術容能完成對手部的成像，並對手勢進行識別和跟蹤，應用於電視等職能家庭設備的控制還有就是VR、AR設備的自然交互。