#手势识别

Emojinator项目通过机器学习技术提供不同手势表情的识别和分类解决方案。项目包含多个版本（如Emojinator 2.0和3.0），有详细的文件组织结构和创建手势及训练模型的代码。特别适合需处理电子消息和网页表情符号的应用场景，欢迎开发者们尝试使用。

HaGRID是一个包含554,800张全高清RGB图像的手势识别数据集，涵盖18种手势类别。数据集由37,583名受试者在多种光照条件下采集，适用于图像分类和目标检测任务。HaGRID可用于开发视频会议、家庭自动化和汽车领域的手势识别系统，推动人机交互技术进步。

Fusuma 是一款开源的 Linux 多点触控手势识别工具。它支持通过 RubyGems 安装，使用 YAML 配置文件定义手势和操作，提供灵敏度设置和外部触控板自动添加功能。Fusuma 允许用户自定义滑动、缩放、旋转等手势，并通过插件系统扩展功能。这个工具为 Linux 系统带来了类似其他操作系统的丰富触控体验。