近日，爱华盈通发布全新的手势识别算法，该算法是基于深度学习的方法，采用轻量级的神经网络模型，部署在NPU（neural-network processing units：嵌入式神经网络处理器）上，一次前向处理的时间在30毫秒以内，具有良好的实时性。
爱华盈通手势识别算法由于训练集中采用了丰富的样本，该方案在复杂的光照环境下，依然能够有效的检测到手的位置，具有良好的鲁棒性。对每个手势都会有一个置信度，通过置信度能够过滤掉一些无关的干扰，准确识别出指定的手势，具有良好的稳定性。
此外，爱华盈通手势识别算法还可检测手部位置，并识别出手势的类型。可识别常见的14种手势：握拳、五指张开、竖食指、比心、点赞等。
据了解，爱华盈通手势识别算法可应用于以下三种场景：智能家居，可穿戴的硬件设备，通过手势控制指定的功能；娱乐互动，如体感游戏机；人机交互，使交互方式更加智能化，自然化。（图/文 张嘉乐）
责编：张阳
