手勢識別技術(shù)綜述-文庫吧資料
2024-07-26 23:44本頁面
【正文】 f距離等?；趩文恳曈X的方法又分為基于徒手的表觀特征(膚色，輪廓)；人為增加限制，如要求使用者戴上有色手套及各種光學標識；建立數(shù)據(jù)庫的方法。由于其分析復雜，計算量大，速度慢，故而大多采用離散馬爾可夫模型。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。但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對時間序列處理能力不強?！?】 目前常用的手勢識別研究方法主要有以下幾種：（1）基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于統(tǒng)計和概率學方法的組織和判斷具有抗干擾、自學習、易控制和處理高效的特點，可用于處理信息缺失的模式并進行模式推廣?！?】大部分手勢識別應(yīng)用是將每個手勢作為一個整體，之后通過計算相似度來進行模式匹配?；谝曈X的手勢識別按手勢的動態(tài)特點可以分為靜態(tài)的與動態(tài)的兩種，靜態(tài)手勢識別針對單個手型，主要包括手勢分割及手勢識別兩部分，前者是后者的基礎(chǔ)?！?】探測組件負責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。手型模型是通過計算機圖形學對二維的手勢圖像屬性，如手的顏色、紋理、邊界、輪廓等進行分析。該設(shè)備雖減輕了重量，提高了手部的靈活性，但是仍需較復雜的輸入輸出轉(zhuǎn)換設(shè)備，此外也會對手部動作的自然性產(chǎn)生影響。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。典型的設(shè)備有數(shù)據(jù)手套等。針對手勢的任意性，最初的手勢識別主要使用各種與手及手臂通過直接的接觸式有線機器設(shè)備進行數(shù)據(jù)采集。手勢是任意的，手不同部位的方向、角度及彎曲程度等的不同信息可能會有實際意義上的天壤之別。許多測試品已開始使用三維手勢識別來提升準確率及反應(yīng)速度。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。在學術(shù)界，人們試圖對手勢定義一個抽象、明確而簡潔的概念以為手勢及其應(yīng)用的研究提供依據(jù)。Abstract:Gesture recognition is an interactive technology using mathematical arithmetic to the analysis,judge and assembly meaning that people want to convey which belongs to puter science and general, gesture recognition technology is not for simple gestures expressed by hands ,it can also aim to other body movement recognition, such as the head, arm and so on. But the gesture accounted for most of the analysis. In this paper, by describing the development process, tools used , objective and market of gesture
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