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手势识别

手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。手势识别可以来自人的身体各部位的运动,但一般是指脸部和手的运动。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互,让计算机理解人类的行为。其核心技术为手势分割、手势分析以及手势识别。
 
手势识别是计算机科学和语言技术中的一个主题,目的是通过数学算法来识别人类手势。 手势可以源自任何身体运动或状态,但通常源自面部或手。 本领域中的当前焦点包括来自面部和手势识别的情感识别。 用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互,而无需接触他们。姿势,步态和人类行为的识别也是手势识别技术的主题。手势识别可以被视为计算机理解人体语言的方式,从而在机器和人之间搭建比原始文本用户界面或甚至GUI(图形用户界面)更丰富的桥梁。[1] 
 
手势识别使人们能够与机器(HMI)进行通信,并且无需任何机械设备即可自然交互。 使用手势识别的概念,可以将手指指向计算机屏幕,使得光标将相应地移动。 这可能使常规输入设备(如鼠标,键盘甚至触摸屏)变得冗余。
 
手势识别作为人机交互的重要组成部分,其研究发展影响着人机交互的自然性和灵活性。目前大多数研究者均将注意力集中在手势的最终识别方面,通常会将手势背景简化,并在单一背景下利用所研究的算法将手势进行分割,然后采用常用的识别方法将手势表达的含义通过系统分析出来 但在现实应用中,手势通常处于复杂的环境下,例如: 光线过亮或过暗有较多手势存在手势距采集设备距离不同等各种复杂背景因素。这些方面的难题目前尚未得到解决,且将来也难以解决 因此需要研究人员就目前所预想到的难题在特定环境下加以解决,进而通过多种方法的结合来实现适于不同复杂环境下的手势识别,由此对手势识别研究及未来人性化的人机交互做出贡献



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