手势识别技术综述

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1、万方数据中国科技信息2005年第2期科技论坛CHlNASCIENCEANDTEC川OLoGYINFORMATIONJan．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人与计算机的交互活动越来越成为人们日常生活的一个重要组成部分，特别是最近几年年，随着计算机技术的迅猛

2、发展，研究符合人际交流习惯的新颖人机交互技术变得异常活跃，也取得了可喜的进步，这些研究包括人脸识别、面部表情识别、唇读、头部运动跟踪、凝视跟踪、手势识别以及体势识别等等。总的来说．人机交互技术已经从以计算机为中心逐步转移到以人为中心，是多媒体、多种模式的交互技术。手势是一种自然、直观、易于学习的人机交互手段。以人手直接作为计算机的输入设备，人机间的通讯将不再需要中间的媒体，用户可以简单地定义一种适当的手势来对周围的机器进行控制I“。手势研究分为手势合成和手势识别，前者属于计算机图形学的问题，后者属于模式识别的问题。手势识别

3、技术分为基于数据手套和基于计算机视觉两大类。以人手直接作为输入手段与其它输入方法{相比较，具有自然性、简洁性和丰富性、直接性l的特点。因此说用计算机来识别手势提供了一}个更自然的人机接口。但是由于其难度较大，目前的研究结果尚不能实用化。1，手势识别方法的发展【¨最初的研究主要集中在做一种专用硬件设{备来进行输入。例如数据手套，即人可以戴上一?个类似于手套的传感器，计算机通过它可以获{取手的位置、手指的伸展状况等丰富信息。如i1993年B．Thamas等人做的自由手遥控目标的1系统是凭借数据手套作为输入的媒介，但这需i要实验

4、者呆上一个专用设备。之后人们又致力于标记手势的研究，即通运动1⋯。3，手势识别的技术难点【1】3．1，现在大多数的研究重点都在静态手势的识别，其技术难点都以下几点：3．1．1，手势目标检测的困难；3．1．2，手势目标识别的困难。目标的实时截取是指在人以复杂的背景条件下从图像流中截取出目标来，这是机器视觉主要研究的课题之一。目前已有许多针对专用自动视觉系统的较为成熟且易于实现的技术。例如，利用目标窗与背景窗的脂肪图分割目标的方法，基于多图像信息的目标分割方法以及二维熵的阈值分割方法等。3．2，手势识别则是根据人手的姿态以及变

5、化过程来解释其高层次的含义，提取出具有几何不变性的特征是其关键技术。由于手势具有以下特点：3．2．1，手是弹性物体，故同一种手势之间差别很大；3．2．2，手有大量冗余信息，由于人识别手势关键是识别手指特征，故手掌特征是冗余信息；3．2．3，手的位置是在三维空间，因此难以定位，并且计算机获取的图像是三维向二维的投影，因此投影方向很关键；3．2．4，由于手的表面是非光滑的，因此易产生阴影。上面两个问题目前还远未解决，具体实现时必须加一定的限制条件。4，计算机手势识别技术和方；；去【3】利用计算机识别和解释手势输入是将手势应用于

6、人机交互的关键前提。4．1，目前人们采用了不同手段来识别手势：赳位于上1乍怀【已，1列叉U仕于舰干U于于百XC小6上星圮4．1．1．画上特殊颜色的圆点，用来识别手势。这虽然给的整体运动识别带来了方便，但同样给实验者带来麻烦。用软件算法最后人们终于把注意力集中到自然手上，需要说明，通过专用加速硬件和脱机训练，一些研究者成变化来传达功地研制了手势系统，但其识别的手势仅限几表达工具。种。例如Freeman和Roth等人提出的基于方向4．1．2．直方图的手势识另lJ系统。1994年，作者高文等要优点是可人提出了一种静态复杂背景中手

7、势目标的捕获而言较为昂与识别，l995年又提出了动态复杂背景中手势出汗)。目标的捕获与识别方法。4．1．3．2，手势的定义手势，其优由于手势(gesture)本身具有多样性和多的技术，目义性，具有在时间空间上的差异性加上不同文在技术上存化背景的影响对手势的定义是不同的。这里把还难以胜任手势定义为：手势是人手或者手和臂结合所产4．2，乒生的各种姿势和动作，它包括静态手势(指姿4．2．1．态，单个手形)和动态手势(指动作，由一系列别技术，它姿态组成)。静态手势对应空间里的一个点，而的模板进行动态手势对应着模型参数空间里的一条轨

8、迹，完成识别任需要使用随时问变化的空间特征来表述。手势4．2．2．和姿势(posture)的主要区别在于姿势更为强识别技术，调手和身体的形态和状态而手势更为强调手的性特点，能基于鼠标器和笔，缺点是只能识别手而不能识别手指的动作；优点是仅利来实现，从而适合于一般桌面系统。仅当用鼠标光标或笔尖的运动或方向信