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      標簽　>　手勢識別

      手勢識別

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      在計算機科學中，手勢識別是通過數學算法來識別人類手勢的一個議題。手勢識別可以來自人的身體各部位的運動，但一般是指臉部和手的運動。

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      手勢識別簡介

      　　在計算機科學中，手勢識別是通過數學算法來識別人類手勢的一個議題。手勢識別可以來自人的身體各部位的運動，但一般是指臉部和手的運動。用戶可以使用簡單的手勢來控制或與設備交互，讓計算機理解人類的行為。其核心技術為手勢分割、手勢分析以及手勢識別。

      　　手勢識別是計算機科學和語言技術中的一個主題，目的是通過數學算法來識別人類手勢。 手勢可以源自任何身體運動或狀態，但通常源自面部或手。 本領域中的當前焦點包括來自面部和手勢識別的情感識別。 用戶可以使用簡單的手勢來控制或與設備交互，而無需接觸他們。姿勢，步態和人類行為的識別也是手勢識別技術的主題。手勢識別可以被視為計算機理解人體語言的方式，從而在機器和人之間搭建比原始文本用戶界面或甚至GUI（圖形用戶界面）更豐富的橋梁。

      手勢識別百科

      　　在計算機科學中，手勢識別是通過數學算法來識別人類手勢的一個議題。手勢識別可以來自人的身體各部位的運動，但一般是指臉部和手的運動。用戶可以使用簡單的手勢來控制或與設備交互，讓計算機理解人類的行為。其核心技術為手勢分割、手勢分析以及手勢識別。

      　　手勢識別是計算機科學和語言技術中的一個主題，目的是通過數學算法來識別人類手勢。 手勢可以源自任何身體運動或狀態，但通常源自面部或手。 本領域中的當前焦點包括來自面部和手勢識別的情感識別。 用戶可以使用簡單的手勢來控制或與設備交互，而無需接觸他們。姿勢，步態和人類行為的識別也是手勢識別技術的主題。手勢識別可以被視為計算機理解人體語言的方式，從而在機器和人之間搭建比原始文本用戶界面或甚至GUI（圖形用戶界面）更豐富的橋梁。

      　　手勢識別使人們能夠與機器（HMI）進行通信，并且無需任何機械設備即可自然交互。 使用手勢識別的概念，可以將手指指向計算機屏幕，使得光標將相應地移動。 這可能使常規輸入設備（如鼠標，鍵盤甚至觸摸屏）變得冗余。

      　　手勢識別關鍵技術

      　　手勢無論是靜態或動態，其識別順序首先需進行圖像的獲取手的檢測和分割手勢的分析，然后進行靜態或動態的手勢識別 。

      　　手勢識別

      　　手勢分割

      　　手勢分割是手勢識別過程中關鍵的一步，手勢分割的效果直接影響到下一步手勢分析及最終的手勢識別。目前最常用的手勢分割法主要包括基于單目視覺的手勢分割和基于立體視覺的手勢分割。

      　　單目視覺是利用一個圖像采集設備獲得手勢，得到手勢的平面模型 。建立手勢形狀數據庫的方法是將能夠考慮的所有手勢建立起來，利于手勢的模版匹配，但其計算量隨之增加，不利于系統的快速識別。

      　　立體視覺是利用多個圖像采集設備得到手勢的不同圖像，轉換成立體模型 。立體匹配的方法與單目視覺中的模板匹配方法類似，也要建立大量的手勢庫; 而三維重構則需建立手勢的三維模型，計算量將增加，但分割效果較好。

      　　手勢分析

      　　手勢分析是完成手勢識別系統的關鍵技術之一。通過手勢分析，可獲得手勢的形狀特征或運動軌跡。手勢的形狀和運動軌跡是動態手勢識別中的重要特征，與手勢所表達意義有直接的關系。手勢分析的主要方法有以下幾類： 邊緣輪廓提取法、質心手指等多特征結合法以及指關節式跟蹤法等 。

      　　邊緣輪廓提取法是手勢分析常用的方法之一，手型因其特有的外形而與其他物體區分; 何陽青采用結合幾何矩和邊緣檢測的手勢識別算法，通過設定兩個特征的權重來計算圖像間的距離，實現對字母手勢的識別。多特征結合法則是根據手的物理特性分析手勢的姿勢或軌跡;Meenakshi Panwar將手勢形狀和手指指尖特征相結合來實現手勢的識別。指關節式跟蹤法主要是構建手的二維或三維模型，再根據人手關節點的位置變化來進行跟蹤，其主要應用于動態軌跡跟蹤。

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      手勢識別知識

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