手势识别研究发展现状综述

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1、手势识别研究发展现状综述叶技年第卷第期・&・/・・手势识别研究发展现状综述武霞，张崎，许艳旭•北京科技大学计算机与通信工程学院，北京;•北京科技大学自动化学院,北京摘要随着人机交互及计算机视觉的发展，手势识别的研究也取得了较大发展。文中就手势识别研究发展现状展开综述。首先概括了手势识别的发展过程以及国内外研究现状。随后根据手势识别的一般流程介绍了儿种常用的技术方法。对其进行了展望并做岀了总结。关键词手势识别;手势分割;手势分析;人机交互中图分类号文献标识码文章编号?？?,,■•，>>9QQ•,,、•、••,••999a随着计算机的广泛应用，人机

2、交互手势识别研究的发展，已成为人们日常生活中的重要部分。人机交互的最终口标是实现人与机器自然地交流，因最初的手势识别主要是利用机器设备直接检测此手势识别研究顺应了发展需要。然而由于手势本身手、胳膊各关节的角度和空间位置。这些设备多是通具有多样性、多义性以及时间和空间上的差异性等特过有线技术将计算机系统与用户相互连接，使用户的点，加之人手是复杂变形体以及视觉木身的不适定性,手势信息完整无误地传送至识别系统屮，其典型设备所以手势识别成为多学科交叉的研究课题。如数据手套等。数据手套是由多个传感器件组成，再者由于文化背景和应用环境的不同，使得手通过这些

3、传感器可将用户手的位置、手指的方向等信势识别研究无法整合到一个完整的框架当屮，理论息传送到计算机系统中。数据手套虽可提供良好的检及技术未形成一个完整的体系。研究者多是根据特测效果，但将其应用在常用领域则价格昂贵。定的项目要求实现某些特定的功能,而不能将其应其后，光学标记方法取代了数据手套。将光学标用到普遍的系统或研究当中。因此迫切需要对手势记戴在人手上，通过红外线可将人手位置和手指的变识别研究领域中的一些普遍难题进行解决，使其更化传送到系统屏幕上，该方法也可提供良好的效果,但具通用性。仍需较为复杂的设备。外部设备的介入虽使得手势识别的准确度和稳

4、定性得以提高，但却掩盖了手势自然的表达方式。为此，基于视觉的手势识别方式应运而生。视觉手势识别是收稿日期：・・指对视频采集设备拍摄到的包含手势的图像序列，通作者简介:武霞一，女,硕士研究生。研究方向：图过计算机视觉技术进行处理，进而对手势加以识别。像处理。？：•。张崎一，清华大学任海兵等人从手势建模、手势分析和手势势，博士，副教授。研究方向：智能交通，系统工程，电子信息。徐艳旭一，男,硕士研究生。研究方向：图像识别等个方面综述了基于视觉手势识别的研究现状处理及其应用。・・？？武霞，等:手势识别研究发展现状综述•国外手势识别研究现状手划分成大手和

5、小手，双手重叠按照一只手处理。应目前，手势识别己被广泛研究，尤其是基于视觉的用背景差分法将背景去除,利用文中的大小手特征提手势识别。韩国大学和大学的取算法检测岀手势，最终利用动态时间进行手势识别，、等人用嫡分析法从背景复该系统对个常用手势试验识别率可达・%O杂的视频流中分割出手势区域并进行手势识别。使手势识别关键技术用链码的方法检测手势区域的轮廓，最后计算出从手势区域的质心到轮廓边界的距离。该系统可识别种手势无论是静态或动态,其识别顺序首先需进行手势，平均识别率超过%;个人分别做每个手势图像的获取、手的检测和分割、手势的分析，然后进行的识别率平

6、均达到％—％。印度研究者静态或动态的手势识别。具体流程如图所示。在视觉手势识别的基础上提出了一种基于结构特征的手势识别算法，通过背景去除、方向检测、拇指检测和手指数量检测，来最终识别手势。等人采用基于视觉的组合特征进行手势识别，将手的面积、周长、重心、面积比和长宽比等特文中从手势检测和分割,手势分析及手势识别征结合，使得识别率得以提高。上海大学个方面分别介绍手势识别的研究和应用，并同时给出、等人运用改进的算法,利了结论。用分类器进行手势识别，建立了多种手势数目前，对手势进行检测分割、分析以及识别的方法据集，其中包括一些大角度变化的手势图像。实验

7、表较多。图给出了每个流程屮常用的一些方法。明该方法可较好地对手势特征进行分割和分类。手势分割手势分析此外,许多大型电子企业也将手势识别研究列入其开发项目屮，并且成果显著。年，三星推出智基于单基于立质能电视新品，该款屯视机将面部识别,手势识目视觉体视觉心别和语言识别结合,无论是通过语音还是简单的手势，边手指缘指关用户不仅可完成开关机、调节音量、换台等基本操作,建轮等节基、/.廓多式于人体还可实现上网浏览或关键字搜索等复杂功能。微软研徒为匹势取踪征手增发机构的微软研究院，与华配形法结法的加状盛顿大学合作，开发出一种可利用笔记本电脑内置麦表限数法观制

8、据克风和扬声器进行手势识别的技术;该项技术被称为特的『埜方的，利用了多普勒效应识别接近计算机的任方法方法何动作和手势。法・国内手势识别研究现状图手势识