手勢識別技術(shù)概述

手勢識別技術(shù)是人機(jī)交互的重要組成部分，通過接觸式和非接觸式傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集?；谝曈X的手勢識別系統(tǒng)主要包括檢測、跟蹤和識別三個階段。

應(yīng)用場景

虛擬現(xiàn)實

智能家居

游戲

主流系統(tǒng)和技術(shù)

CyberGloveII

Kinect

ProjectSoli

手勢識別的關(guān)鍵技術(shù)

手部圖像預(yù)處理

對手部的圖像進(jìn)行去噪、二值化等預(yù)處理，提高手勢識別的精度。

手部特征提取

選取合適的特征向量，提高手勢識別的準(zhǔn)確率。

手勢識別算法研究

采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法等，并對算法進(jìn)行改進(jìn)以提高手勢識別準(zhǔn)確率。

機(jī)器視覺與手勢識別的結(jié)合

機(jī)器視覺的應(yīng)用

機(jī)器視覺主要用于工業(yè)識別檢測，通過攝像頭捕捉圖像并進(jìn)行實時識別，實現(xiàn)用戶與計算機(jī)之間更為靈活、自然的交互方式。

工作原理

機(jī)器視覺圖像識別技術(shù)涉及拍攝物體的圖像，對其進(jìn)行檢測并轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)供系統(tǒng)處理和分析，確保符合其制造商的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

工業(yè)應(yīng)用

物體輪廓檢測

瑕疵識別

尺寸測量

實際應(yīng)用案例

Kinect的應(yīng)用

微軟公司的Kinect攝像頭可以借助紅外線來識別手勢運(yùn)動，廣泛應(yīng)用于游戲和家庭娛樂系統(tǒng)中。

ProjectSoli的應(yīng)用

谷歌ATAP部門公布的ProjectSoli項目采用微型雷達(dá)來識別手勢運(yùn)動，可以捕捉微小動作，適用于需要精細(xì)手勢控制的場景。

通過上述技術(shù)和應(yīng)用案例，我們可以看到基于機(jī)器視覺的手勢識別技術(shù)在人機(jī)交互領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用前景和潛力。