【正文】 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?！?】 基于三維的建模有強大的表達能力，幾乎能夠表達所有的手形，但是缺乏效率。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)定的表達系統(tǒng),是一種靠動作Π視覺交際的語言。這些手勢識別需要準確地從手腕部對手勢及手臂進行識別并分割。這種方法顯而易見的缺點是只有當(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確，另外對于某些比較相似的手勢區(qū)分效果不好。所以手勢識別應(yīng)該基于用戶與程序、設(shè)備之間的約定。但是這其中手勢占大多數(shù)。但是該設(shè)備在實際中的造價比較高昂，更重要的是會對手的靈活性有一定限制，因而沒有得到有效推廣。此外，盡管對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究及應(yīng)用已經(jīng)有了幾十年，但是該方法本身的復(fù)雜性使成功構(gòu)建一個效果良好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大多數(shù)人比較困難。與人臉識別最顯著的區(qū)別是，基于圖像的手勢識別與人臉識別雖然都是根據(jù)二維圖像，但是手部沒有類似人臉那樣豐富的可以標記及區(qū)分的數(shù)據(jù)特征對象?！?】 （3）用于多通道、多媒體用戶界面。只有綜合利用他們，才能在人機交互系統(tǒng)中產(chǎn)生深遠的影響。此外，2016年4月2日公布的三星公司為VR研發(fā)的新傳感器允許用戶凌空操作VR應(yīng)用，可以通過虛擬現(xiàn)實世界中瞄準線實現(xiàn)菜單、圖標、照片、視頻等的點擊運行，而完全不需要使用到設(shè)備上的任何真實按鈕。如上所言，這項研究肯定有許多的難點問題需要去思考，去克服。手勢識別,尤其是基于數(shù)據(jù)手套的手勢識別的研究對克服這個問題有重要的意義,是手勢識別的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。而完全對手勢進行分辨需要超過20個的自由度變量，這使得手勢的甄別十分復(fù)雜?！?】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。【6】探測組件負責(zé)有針對性地收集有特點的視覺信號并將手勢信號整理成碼。揮手道別是一種手勢，而敲擊鍵盤不是一種手勢，因為手指的運動沒有被觀察，也不重要，它只表示鍵盤被按下這一動作。1990年Eric Hulteen和Gord Kurtenbach曾發(fā)表的題為“Gestures in HumanComputer Communication”中定義：“手勢為身體運動的一部分，它包括一部分信息，而且是一種能被觀察到的有意義的運動?！?】該方法主要使用三種組件：探測組件、運動軌跡組件、識別組件?！?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）。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及三維方向。 （4）用于機器人機械手的抓取機器人機械手的自然抓取一直是機器人研究領(lǐng)域的難點。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。參考文獻：【1】任雅祥，《基于手勢識別的人機交互發(fā)展研究》，《計算機工程與設(shè)計》27卷 第七期【2】武霞、張崎、許艷旭，《手勢識別發(fā)展現(xiàn)狀綜述》，《電子科技》2013年26卷6期【3】楊波、宋曉娜、馮志全，《復(fù)雜背景下基于空間分布特征的手勢識別算法》，《計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報》 第22卷第