Andere Kunden interessierten sich auch für
![ERKENNUNG VON HANDBEWEGUNGEN DURCH NEURALE NETZE]( "ERKENNUNG VON HANDBEWEGUNGEN DURCH NEURALE NETZE")
ERKENNUNG VON HANDBEWEGUNGEN DURCH NEURALE NETZE39,90 €![Erkennung von Emotionen in Text-Tweets durch Algorithmen für maschinelles Lernen]( "Erkennung von Emotionen in Text-Tweets durch Algorithmen für maschinelles Lernen")
Erkennung von Emotionen in Text-Tweets durch Algorithmen für maschinelles Lernen43,90 €![Ein System zur Erkennung und Abwehr innerer Unterbrechungen mit Hilfe von Data Mining]( "Ein System zur Erkennung und Abwehr innerer Unterbrechungen mit Hilfe von Data Mining")
Ein System zur Erkennung und Abwehr innerer Unterbrechungen mit Hilfe von Data Mining35,90 €![Verbessertes System zur Erkennung von Eindringlingen mit Hilfe von maschinellen Lerntechniken]( "Verbessertes System zur Erkennung von Eindringlingen mit Hilfe von maschinellen Lerntechniken")
Verbessertes System zur Erkennung von Eindringlingen mit Hilfe von maschinellen Lerntechniken64,90 €![Erkennung der Gujarati-Schrift für gedruckte und handgeschriebene Dokumente]( "Erkennung der Gujarati-Schrift für gedruckte und handgeschriebene Dokumente")
Erkennung der Gujarati-Schrift für gedruckte und handgeschriebene Dokumente35,90 €![Erkennung von Abwasserkanalsperren durch WSN]( "Erkennung von Abwasserkanalsperren durch WSN")
Erkennung von Abwasserkanalsperren durch WSN39,90 €![Spammer-Erkennung und gefälschte Benutzeridentifikation in sozialen Netzwerken]( "Spammer-Erkennung und gefälschte Benutzeridentifikation in sozialen Netzwerken")
Spammer-Erkennung und gefälschte Benutzeridentifikation in sozialen Netzwerken43,90 €
Bei handgestengesteuerten Präsentationen mit maschinellem Lernen (ML) wird ein auf Computer Vision basierendes System eingesetzt, um Handbewegungen und Gesten als Befehle zur Steuerung von Präsentationen zu interpretieren. Sammeln Sie einen Datensatz von Handgestenbildern oder -videos, in denen verschiedene Handbewegungen und Gesten erfasst sind, die verschiedenen Präsentationsbefehlen entsprechen (z. B. nächste Folie, vorherige Folie, vergrößern, verkleinern). Bereinigung und Vorverarbeitung der gesammelten Daten durch Größenanpassung, Normalisierung und Anreicherung der Bilder oder Videos, um die Robustheit des Modells zu verbessern. Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens, häufig unter Verwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs) oder anderen Deep-Learning-Architekturen, um ein Modell auf den gesammelten Datensatz zu trainieren. Dieses Modell lernt, verschiedene Handgesten zu erkennen und zu klassifizieren. Einmal trainiert, ist das Modell in der Lage, bestimmte Handgesten in Echtzeit zu erkennen. Es kann Gesten wie die offene Handfläche für das nächste Dia, die geschlossene Faust für das vorherige Dia, das Zusammenkneifen für das Heranzoomen, das Spreizen der Finger für das Herauszoomen usw. erkennen.