手勢識別技術(shù)綜述-預(yù)覽頁
【正文】 對單純的手勢，還可以對其他肢體動作進(jìn)行識別，比如頭部、胳臂等。手勢在不同的學(xué)科中有不同含義，而在交互設(shè)計(jì)方面，手勢與依賴鼠標(biāo)、鍵盤等進(jìn)行操控的區(qū)別是顯而易見的，那就是手勢是人們更樂意接受的、舒適而受交互設(shè)備限制小的方式，而且手勢可供挖掘的信息遠(yuǎn)比依賴鍵盤鼠標(biāo)的交互模式多?！睆亩x上講，手勢識別是一種利用數(shù)學(xué)算法，包括計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，輔以攝像頭、數(shù)據(jù)手套等輸入工具，針對收集到的信息，比如手掌、手指各關(guān)節(jié)的方位、角度等進(jìn)行判斷、分析并作出正確回復(fù)的技術(shù)。所以手勢識別應(yīng)該基于用戶與程序、設(shè)備之間的約定。通過內(nèi)含許多傳感器的數(shù)據(jù)手套，可以十分精確地獲取手勢識別所需的各種信息，此外其反應(yīng)速度、識別準(zhǔn)確度、穩(wěn)定性也得到了保障?！?】基于視覺的手勢識別技術(shù)能夠使手部動作的表達(dá)更加自然，同時也可以為未來其他的肢體識別技術(shù)所應(yīng)用，因此成為了主流。運(yùn)動軌跡組件負(fù)責(zé)實(shí)時定位，雖然它對于只需靜態(tài)手勢的設(shè)備并不是必要的組件，但是其可以優(yōu)化手部中各部位的運(yùn)動曲線，提升設(shè)備精度。這種方法顯而易見的缺點(diǎn)是只有當(dāng)收集到的數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)模型的相似程度很高時才會比較準(zhǔn)確，另外對于某些比較相似的手勢區(qū)分效果不好。在靜態(tài)手勢的識別中應(yīng)用較多，動態(tài)手勢識別中幾乎沒有應(yīng)用。（3）基于幾何特征的手勢識別，包括手勢分割法與幾何特征法手勢分割包括2種方法：單目視覺和立體視覺。幾何特征識別方法主要有3種: 模板匹配法（自動提取每一幀特征圖像與模板庫匹配后識別手勢，多用于靜態(tài)手勢識別）；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，統(tǒng)計(jì)分析法(如隱馬爾可夫模型法HMM)等。這些手勢識別需要準(zhǔn)確地從手腕部對手勢及手臂進(jìn)行識別并分割。【8】盡管存在諸多的方法，而且手勢識別仍在不斷發(fā)展中，但是手勢識別本身的特點(diǎn)在某些方面成為了障礙。手部的特征明顯要少得多，基本上就是各關(guān)節(jié)、手掌的坐標(biāo)，指尖的朝向等。4. 當(dāng)前的應(yīng)用 （1）用于虛擬環(huán)境的交互手勢識別可以用于虛擬制造和虛擬裝配、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等。手語是聾啞人使用的語言,是由手型動作輔之以表情姿勢由符號構(gòu)成的比較穩(wěn)定的表達(dá)系統(tǒng),是一種靠動作Π視覺交際的語言。基于DGMM的中國手語識別系統(tǒng)選取Cyberglove型號數(shù)據(jù)手套作為手語輸入設(shè)備,采用了動態(tài)高斯混合模型DGMM(DynamicGaussianMixtureModel)作為系統(tǒng)的識別技術(shù),可識別中國手語字典中的274個詞條,%。手勢輸入在人機(jī)交互中應(yīng)用的精髓不在于用來獨(dú)立地用作空間指點(diǎn),而是為語言、視線、唇語等交互手段通道提供空間的或其他的約束信息,以消除在單通道輸入時存在的歧義。提供一個自然而且有效的人機(jī)交互界面始終是人機(jī)交互研究的目的?！?】 基于三維的建模有強(qiáng)大的表達(dá)能力，幾乎能夠表達(dá)所有的手形，但是缺乏效率。在多用戶虛擬環(huán)境中，人臉又可以作為區(qū)分用戶的屬性。當(dāng)前阻止我們進(jìn)行實(shí)時識別的難點(diǎn)有手勢目標(biāo)檢測困難手勢目標(biāo)識別困難。在他發(fā)展的道路上， 我認(rèn)為分析師拉茲羅所言的:“無論何時，如果你想引進(jìn)一種新的用戶界面，他是否簡單和容易操作總是成敗的關(guān)鍵。目前多個科技公司都紛紛推出了自己的手勢識別產(chǎn)品或申請專利。通過Apple Watch上多種傳感器的檢測，iPhone可轉(zhuǎn)化成文字或語音消息，實(shí)現(xiàn)忽略來電、靜音等功
醫(yī)療健康相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1