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基于深度学习的视觉手势估计一直是计算机视觉领域的重点研究课题之一,随着深度学习和神经网络相关研究取得了巨大进步,针对手势估计中的高自由度、肤色、环境干扰、遮挡等问题已经远远优于传统方法。基于深度学习的三维手势估计主要是通过构建神经网络,对图像特征进行抽象化分析和理解,从而预测出手指关键点的三维坐标以及角度等信息,进而构建出手掌模型。准确的三维手势估计可以快速推动AR/VR行业的发展,因为沉浸与交互是AR/VR的关键要素,通过视觉手势交互可以为用户提供更方便、快捷、逼真的AR/VR互动体验。本文首先对当前手势估计方案进行阐述,了解到手势估计各方案的优缺点,然后介绍了基于深度学习的手势估计方法、相关数据集和评价指标,最后根据各研究结果,对当前三维手势估计所面临的挑战以及未来发展进行阐述。 相似文献
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在QCISD/6311 (3df,3pd)水平上,优化出AlH2(X2A1)分子稳定构型为C2v,其平衡核间距Re=1.592、∠HAlH=118.68°,同时也计算出振动频率。在此基础上,根据微观可逆性原则,正确地判断了离解极限。使用多体项展式理论方法,导出了基态AlH2分子的分析势能函数,该势能表面准确地再现了AlH2(C2v)平衡结构,然后根据势能函数等值图讨论了H AlH反应和Al H2反应的势能面静态特征。结果表明在H AlH及Al H2两个通道上均存在鞍点,垒高前者为0.61eV,后者为3.28eV。 相似文献
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应用原子分子反应静力学原理导出LaH分子的电子状态和可能的离解极限,考虑相对论紧致有效势RCEP(RelativisticCompactEffectivePotential)近似下,用QCISD方法计算了LaH分子基态X1∑+的平衡几何Re和离解能De为2.125A和2.623eV,并在计算出来的一系列单点势能基础上,用正规方程组拟合Murrell-Sorbie(M-S)势能函数,得到相应态的解析势能函数,由此计算对应的光谱参数,其Be、ae、ωe和ωexe的理论值,分别为:3.7333、0.0723、1461.73和21.383cm-1. 相似文献
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用相对论赝势的从头算法研究了铀酰离子的几何构型和电子结构.得到了与实验数据较一致的键长、键角和IR振动频率.铀氧间以U5f与O2p相互作用为主,U6d与O2p间的键合较小;同时,U6p、U7s、U6d和Usd杂化轨道与O2s间也有强的相互作用.不同自旋多重度时对铀酰离子总能量计算结果表明,UO22+的基态为1∑g+的可能性更大. 相似文献
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基于多体展式方法所导出的AIH_2(X ~2A_1)分析势能函数,用准经典的Monte-Carlo轨迹法对AI(~2P_u)+H_2(X~1∑_g~+,v=j=0)的分子反应动力学过程进行了计算.结果表明,此反应的主产物为交换反应AI(~2P_u)+H_2(X~1∑_g~+ v=j=0)→AIH(X ~1∑~+,v~',j~')+H(~2S_g)的AIH(X ~1∑~+,v~’,j~’),没有发现 AlH_2( X~2 A_1)络合物.而从反应的反应截面σ_r与相对平动能E_t的关系发现,该反应为有阈能反应,阈能值为 314 KJ·mol~(-1).同时,由于 AI的质量比氢的大,发生的是直接碰撞,产物散射角分布是向前散射的. 相似文献
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为实现基于嵌入式Linux系统的ARM11手持监控器与下位机之间的串口通信,在基于ARM1176JZF-S核的ARM11开发板上移植Linux操作系统,搭建嵌入式QT应用平台。利用QT可视化的图形界面及丰富的图形库,设计并制作手持监控器图形界面。根据Linux下串口通信的应用层协议,最终实现了下位机的运动状态数据在QT界面上的实时显示。该方法简单、可靠、便于实际工程应用,解除了PC机对下位机进行远程数据监控携带不方便的问题。由于Linux系统和QT都有较强的可移植性,该方法在远程手持监控设备中将有广泛的应用前景。 相似文献