現在のフレームと最後のフレームが表示されます。それ以外の場合、手の検出はスキップされます。用意されたジェスチャー分類器の動作を設定するためのオプション。地域(存在する場合)。返される上位スコアの分類結果の最大数。場合、利用可能な結果がすべて返されます。下回った結果が拒否されるスコア。設定すると、利用可能な結果がすべて返されます。カテゴリ名の許可リスト。空でない場合、このセットにカテゴリがない分類結果は除外されます。拒否リストとは相互に排他的。カテゴリ名の拒否リスト。空でない場合、このセット内にカテゴリがある分類結果は除外されます。許可リストとは相互に排他的。ジェスチャー分類器の動作を設定するオプション。地域(存在する場合)。返される上位スコアの分類結果の最大数。場合、利用可能な結果がすべて返されます。下回った結果が拒否されるスコア。設定すると、利用可能な結果がすべて返されます。カテゴリ名の許可リスト。空でない場合、このセットにカテゴリがない分類結果は除外されます。拒否リストとは相互に排他的。カテゴリ名の拒否リスト。空でない場合、このセット内にカテゴリがある分類結果は除外されます。許可リストとは相互に排他的。分類結果を受け取るように結果リスナーを設定します。モードの場合は非同期で行われます。つのモデルバンドルを使用します。モデルバンドルとジェスチャー分類モデルのバンドルです。モデルは、手の幾何学に基づいてジェスチャーを認識します。使用したモデルバンドルの変更もサポートしています。ジェスチャー認識ツールのモデルをカスタマイズするをご覧ください。さまざまな背景の上に重ねて適用されます。ランドマークの定義を参照してください。手のランドマーク検出モデルを使用します。手のひら検出モデルで定義された、切り抜かれた手の画像上のランドマーク。ジェスチャー認識機能は検出された手によって定義された境界ボックスを使用します。これにより、ジェスチャー認識ツールが手のひら検出モデルをトリガーする時間が短縮されます。手を再ローカライズするために呼び出されます。ジェスチャー分類モデルバンドルジェスチャー分類モデルバンドルは、次の一般的な手のジェスチャーを認識できます。「None」という結果が返されます。ジェスチャー認識ツールが空を返します。パイプラインが含まれています。モデルの後にジェスチャー分類モデルが続きます。詳しくは、ジェスチャー分類モデルカードをご覧ください。モデルは、画像の特徴を特徴ベクトルにエンコードします。ベクトルを入力として代用します。