手势识别库GestureRecognition：用JavaScript实现计算机交互

资源摘要信息: "GestureRecognition:手势识别库，可用于与计算机创建另一种通信介质" 手势识别库是一个用于计算机视觉和人工智能领域的软件工具，它能够实现从视频源中检测和解析人体手势，从而创建一种全新的交互方式。使用这种库，开发者可以将网络摄像头捕捉到的图像数据转换为计算机可以理解的手势动作命令，使得人与计算机之间的通信变得更加直观和自然。 在该描述中提到的库使用了特定的算法进行运动识别和检测。虽然描述没有明确指出这些算法的名称，但是可以推断它们应该是计算机视觉和机器学习领域的先进技术，比如OpenCV、深度学习网络等。通过这些算法，库能够从连续的视频帧中识别出人手的位置、形状和移动，从而准确地判断出特定的手势动作。 描述还提到了该手势识别库是由Roman Bartusiak开发的JavaScript库。Roman Bartusiak可能是一位在该领域的专家或研究人员，他的工作使得开发者能够更加便捷地在网页或网络应用中集成手势识别功能。 当前版本和安装部分提供了获取和使用GestureRecognition库的信息。使用bower命令可以安装该库，bower是一个流行的前端依赖管理工具，它允许开发者简单快速地管理项目中使用的库。除了通过bower安装，描述中还提到了其他获取方式（信息不完整，可能是通过NPM、GitHub或直接下载源代码等方式），这为开发者提供了多种安装选择。 “用法”部分指出该库的具体使用方法有待完成，这意味着文档或示例代码可能尚不完整，开发者在使用前可能需要自行研究库的功能和API接口，或者查阅相关的开源社区和论坛以获得帮助。 执照部分提到GestureRecognition库遵循麻省理工学院(MIT)许可证，这是一类非常宽松的自由软件许可证，允许开发者自由地使用、修改和分发该软件，包括用于商业目的，只要保留原作者版权声明和许可声明即可。LICENSE.txt文件包含了详细的许可证内容，确保了法律上的权利和义务的明确。 文件名称“GestureRecognition-master”暗示了这是一个包含了库所有源代码的压缩包文件，"master"通常意味着这是主分支的代码，开发者可以从中获取到最新的稳定版本，或者参与项目的进一步开发。 此外，标签“JavaScript”表明该库是使用JavaScript语言编写的，这使得它可以在任何支持JavaScript的环境中运行，包括所有主流的网页浏览器。由于JavaScript在前端开发中的普及和便捷性，使得GestureRecognition库非常适用于构建基于Web的交互式应用。