手势识别技术综述.pdfVIP

科技论坛 AND INFORMATION 中国科技信息2005年第2期CHlNASCIENCETEC川OLoGY Jan．2005 手势识别技术综述 胡友树安徽合肥工业大学工业培训中心250601 摘 要：本文简单介绍了手势识别的发展过程以及技术难点，在分析了手势的定义、手势建模后，具体阐述了目前广为研究的基于数据手套的手势 识别和基于计算机视觉的手势识别，最后介绍了手势识别技术在人机交互中的应用。 关键词：手势 识别技术 数据手套 视觉 引言 运动1…。 具有模式推广能力。 人与计算机的交互活动越来越成为人们日 3，手势识别的技术难点【1】 4．2．3，统计分析技术，通过统计样本特征向 常生活的一个重要组成部分，特别是最近几年 3．1，现在大多数的研究重点都在静态手势 量来确定分类器的一种基于概率的分类方法。 年，随着计算机技术的迅猛发展，研究符合人际 的识别，其技术难点都以下几点： 在模式识别中一般采用贝叶斯极大似然理论确 交流习惯的新颖人机交互技术变得异常活跃， 3．1．1，手势目标检测的困难； 定分类函数。该技术的缺点是要求人们从原始 也取得了可喜的进步，这些研究包括人脸识别、 3．1．2，手势目标识别的困难。 数据中提取特定的特征向量，而不能直接对原 面部表情识别、唇读、头部运动跟踪、凝视跟踪、 目标的实时截取是指在人以复杂的背景条件 始数据进行识别。 手势识别以及体势识别等等。总的来说．人机交 下从图像流中截取出目标来，这是机器视觉主要 目前较为实用的手势识别是基于数据手套 互技术已经从以计算机为中心逐步转移到以人 研究的课题之一。目前已有许多针对专用自动视 的，因为数据手套不仅可以输入包括一维空间 为中心，是多媒体、多种模式的交互技术。 觉系统的较为成熟且易于实现的技术。例如，利 运动在内的较为全面的手势信息，而且比基于 手势是一种自然、直观、易于学习的人机交 用目标窗与背景窗的脂肪图分割目标的方法，基 计算机视觉的手势在技术上要容易得多。但是 互手段。以人手直接作为计算机的输入设备，人 于多图像信息的目标分割方法以及二维熵的阈值 基于视觉的手势识别是未来的趋势。 机间的通讯将不再需要中间的媒体，用户可以 分割方法等。 5。基于数据手套的手势识别【4】 简单地定义一种适当的手势来对周围的机器进 3．2，手势识别则是根据人手的姿态以及变 数据手套是虚拟现实技术中广泛使用的交 行控制I“。手势研究分为手势合成和手势识别， 化过程来解释其高层次的含义，提取出具有几何 互设备。基于数据手套的手势识别严格来说其 前者属于计算机图形学的问题，后者属于模式 不变性的特征是其关键技术。 实不能算作一种真正的手势识别，。传统的交互 识别的问题。手势识别技术分为基于数据手套 由于手势具有以下特点： 设备，如鼠标(笔)等其实也可以认为是一些手 和基于计算机视觉两大类。 3．2．1，手是弹性物体，故同一种手势之间差 以人手直接作为输入手段与其它输入方法{ 别很大； basedGesture Input)的优点是输入数据量小， 相比较，具有自然性、简洁性和丰富性、直接性l 3．2．2，手有大量冗余信息，由于人识别手势 速度高，就直接获得手在空间的三维信息和手 的特点。因此说用计算机来识别手势提供了一} 关键是识别手指特征，故手掌特征是冗余信息； 指的运动信息。可识别的手势种类多，已能