手势输入技术的应用研究

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1、手势输入技术的应用研究摘要本文简介计算机手势识别技术的基本手段、方法和技术，讨论手势作为人机交互通道所具有的特点，并介绍在多通道用户界面的研究中实现的对手势的整合技术。关键词人机交互多通道用户界面多通道整合手势1、计算机手势输入技术利用计算机识别和解释手势输入是将手势应用于人机交互的关键前提。目前人们采用了不同手段来识别手势：①棊于鼠标器和笔，缺点是只能识别手的整体运动而不能识别手指的动作;优点是仅利用软件算法来实现，从而适合于一般桌面系统。需要说明，仅当用鼠标光标或笔尖的运动或方向变化来传达信

2、息时，才可将鼠标器或笔看作手势表达工具。②基于数据手套，主要优点是可以测定手指的姿势和手势，但是相对而言较为昂贵，并且有时会给用户带来不便。③基于计算机视觉，即利用摄象机输入手势，其优点是不干扰用户，这是一种很有前途的技术，目前有许多研究者致力于此项工作。但在技术上存在很多网难，目前的计算机视觉技术还难以胜任手势识别和理解的任务。所采用的手势识别技术目前主要有：①模板匹配技术，这是一种最简单的识别技术，它将传感器输入的原始数据与预先存储的模板进行匹配，通过测量两者之间的相似度来完成识别任务。②神

3、经网络技术，这是一种较新的模式识别技术，具有自组织和自学习能力，具有分布性特点，能有效抗噪声和处理不完整的模式以及具有模式推广能力。③统计分析技术，通过统计样本特征向量来确定分类器的一种基于概率的分类方法。在模式识别屮一般采用贝叶斯极大似然理论确定分类函数。该技术的缺点是耍求人们从原始数据中提取特定的特征向量，而不能直接对原始数据进行识别。目前较为实用的手势识别是基于数据手套的，因为数据手套不仅可以输入包括三维空间运动在内的较为全面的手势信息，而II比基于计算机视觉的手势在技术上要容易得多。2、

4、手势输入在人机交互技术中的应用传统的用户界面己经走过了基于字符的以形式语言为主的命令行用户界面和基于二维阁形的以直接操纵技术为主的阁形用户界面(2DGUI),目前新的发展趋势是扩充三维图形，集多媒体和多通道交互为一体的综合技术，并将进一步引入语音交互、手势交互甚至视线交互等形式，利用和发挥人类H常交际技能，体现了人机交互由抽象向形象，由低维信息向高维信息发展的趋势。尽管人机交互从一开始就离不开手的参与，只有利用手的运动轨迹的输入设备才称得上具有手势输入功能。在人机交互中使用手的几种方式：①直接操

5、纵，2DGUI提供了较为完善的二维空间的直接操纵技术；虚拟现实技术也较好地发展了三维空间的直接操纵技术，如利用六自由度空间控制器实现的三维物体操纵。直接操纵技术利用的是所谓“操纵性手势”，即手势本身不传达语义信息。①语"言1性手势，它利用的是所谓“交互性手势”，即计算机必须对手势做出语义解释，如利用指关节的模式匹配技术实现手势词汇识别。②补充性手势，它利用的是所谓“非自主性手势”，它介于直接操纵和语言性手势之间。对这种手势的解释更多地依赖于语音识别，换言之，它为语音提供补充信息。就语言和手势输入

6、这两个典型通道比较而言，它们各有自身的优势和不足。语言对于表达抽象概念及离散属性是具有绝对优势的，而且可以涉及视觉不及的对象，但表达空间或形状信息的能力却是较弱的。驾驶汽车吋，我们不会习惯于发出“左转30°”的命令，然后再发出一个“观察车窗外景”的命令，而是自然而然地向左转动方向盘，至于车窗外景的反应是及时的，我们可以根据这个反馈调整角度。手势非常适合于指点、表达形状、儿何变换和装配等任务。一般说来,将手势用于人机交互可能有以下的优点：①手势在不同文化习俗间是相似的，与语言无关；②手势填补了图形

7、交互与自然语言交互之间的空白，起到屮介作用，从而使两者相互结合；③用户能较快学会和掌握手势交互；④可同时用双手完成许多任务，可大大提高人机交互的效率。无论是自然语言、语音还是手势输入都存在固有的不精确性，难以达到100%的识别率，这一点恰与形式语言形成鲜明的对比。在精确性方面，手势输入也不能与传统的基于精确输入的鼠标器相提并论。但这种不精确输入手段带来的较低的认知负荷正是构成自然人机交互风格的本质。因此，手势在人机交互中的应用的精髓不在于用来独立地用作空间指点，而是为语言通道提供空间的或其它的约

8、束信息，以消除在单通道输入时存在的歧义。3、多通道用户界面真正意义上的手势是利用手的运动轨迹的信息，因而直接操纵界面对手势的使用方式不是真正的手势交互。而语言性手势需建立一整套手势词汇，除了识别与理解困难而外，特别当词汇集较大时，作为一般计算机用户并不能以很低代价自然地与计算机交互，而只有在少数场合和少数用户群才有实用价值。总之，更具有广泛意义的自然风格的人机交互对手势的利用应当是补充性手势，即手势和语言相互配合，形成互补。考虑到手势输入信息不精确的特点，我们在将手势应用于多通道用户界面的研宄中