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手势识别

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在计算机科学中，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。

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手势识别简介

　　在计算机科学中，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。

手势识别百科

　　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。

　　手势识别关键技术

　　手势无论是静态或动态，其识别顺序首先需进行图像的获取手的检测和分割手势的分析，然后进行静态或动态的手势识别。

　　手势识别

　　手势分割

　　手势分割是手势识别过程中关键的一步，手势分割的效果直接影响到下一步手势分析及最终的手势识别。目前最常用的手势分割法主要包括基于单目视觉的手势分割和基于立体视觉的手势分割。

　　单目视觉是利用一个图像采集设备获得手势，得到手势的平面模型。建立手势形状数据库的方法是将能够考虑的所有手势建立起来，利于手势的模版匹配，但其计算量随之增加，不利于系统的快速识别。

　　立体视觉是利用多个图像采集设备得到手势的不同图像，转换成立体模型。立体匹配的方法与单目视觉中的模板匹配方法类似，也要建立大量的手势库; 而三维重构则需建立手势的三维模型，计算量将增加，但分割效果较好。

　　手势分析

　　手势分析是完成手势识别系统的关键技术之一。通过手势分析，可获得手势的形状特征或运动轨迹。手势的形状和运动轨迹是动态手势识别中的重要特征，与手势所表达意义有直接的关系。手势分析的主要方法有以下几类：边缘轮廓提取法、质心手指等多特征结合法以及指关节式跟踪法等。

　　边缘轮廓提取法是手势分析常用的方法之一，手型因其特有的外形而与其他物体区分; 何阳青采用结合几何矩和边缘检测的手势识别算法，通过设定两个特征的权重来计算图像间的距离，实现对字母手势的识别。多特征结合法则是根据手的物理特性分析手势的姿势或轨迹;Meenakshi Panwar将手势形状和手指指尖特征相结合来实现手势的识别。指关节式跟踪法主要是构建手的二维或三维模型，再根据人手关节点的位置变化来进行跟踪，其主要应用于动态轨迹跟踪。

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