手勢識別技術(shù)綜述(完整版)
【正文】 laborative Representation based Classification for hand gestures recognition on electromyography signals,Biomedical Signal Processing and Control 24(2016) 1118【9】李清水、方志剛、沈模衛(wèi)、陳育偉. 《手勢識別技術(shù)及其在人機(jī)交互中的應(yīng)用》，【10】徐慧琳. 《 手勢識別系統(tǒng)的發(fā)展趨勢 》.【11】Ankit Chaudhary,J. L. Raheja. Intelligent Approaches to interact with Machines using Hand Gesture Recognition in Natural way:A Survey.International Journal of Computer Science amp。作為一種繼Kinect之后又一款革命性的交互產(chǎn)品，它只需將其用USB連接到電腦上，便可以準(zhǔn)確識別出來顯示器前方的動(dòng)作。雖然有許多許多的困難，但是現(xiàn)在全世界已有不少工作者投入到手勢識別這項(xiàng)研究中，例如：美國的麻省理工學(xué)院，喬治理工學(xué)院，加州圣何塞公司等。手勢由一段時(shí)間內(nèi)的一系列手形組成。 （4）用于機(jī)器人機(jī)械手的抓取機(jī)器人機(jī)械手的自然抓取一直是機(jī)器人研究領(lǐng)域的難點(diǎn)。手語識別和手語合成相結(jié)合,構(gòu)成一個(gè)“人2機(jī)手語翻譯系統(tǒng)”,便于聾人與周圍環(huán)境的交流。手部在手勢定位及旋轉(zhuǎn)上至少需要6維信息，包括手部的三維坐標(biāo)及三維方向?！?1】此外，涉及隨機(jī)信號及過程的光譜分析法已經(jīng)在大量科學(xué)學(xué)科中使用了幾十年，盡管隨機(jī)性會(huì)給時(shí)間域特性分析帶來困難，像特征值及頻率仍然是有價(jià)值的光譜信息?！?2】手勢的幾何特征指手勢的邊緣（如輪廓）和手勢區(qū)域特征（如手掌顏色、面積）。如果整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括的全部神經(jīng)元都是時(shí)空效能好的算法，那就可以判斷手勢細(xì)微部分的運(yùn)動(dòng)?！?】該方法主要使用三種組件：探測組件、運(yùn)動(dòng)軌跡組件、識別組件。它可以直接檢測諸如手指、關(guān)節(jié)及手臂的方位、角度等。1990年Eric Hulteen和Gord Kurtenbach曾發(fā)表的題為“Gestures in HumanComputer Communication”中定義：“手勢為身體運(yùn)動(dòng)的一部分，它包括一部分信息，而且是一種能被觀察到的有意義的運(yùn)動(dòng)。手勢識別技術(shù)綜述作者單位：河北工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件學(xué)院內(nèi)容摘要：手勢識別是屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)與語言學(xué)的一個(gè)將人類手勢通過數(shù)學(xué)算法針對人們所要表達(dá)的意思進(jìn)行分析、判斷并整合的交互技術(shù)。揮手道別是一種手勢，而敲擊鍵盤不是一種手勢，因?yàn)槭种傅倪\(yùn)動(dòng)沒有被觀察，也不重要，它只表示鍵盤被按下這一動(dòng)作。典型的設(shè)備有數(shù)據(jù)手套等。【6】探測組件負(fù)責(zé)有針對性地收集有特點(diǎn)的視覺信號并將手勢信號整理成碼。但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對時(shí)間序列處理能力不強(qiáng)?！?】基于幾何特征的手勢識別技術(shù)，大多采用各種距離公式進(jìn)行模板匹配，如量度度量空間中真子集之間距離的Hausdorff距離等。傅里葉分析是頻率域光譜分
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