文献类型：期刊文章

作　　者：解迎刚[1,2] 王全[1]

XIE Yinggang;WANG Quan(Institute of Information and Communication,Beijing Information Science&Technology University,Beijing 100101,China;Key Laboratory of Modern Measurement and Control Technology Ministry of Education,Beijing Information Science&Technology University,Beijing 100101,China)

机构地区：[1]北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101 [2]北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室,北京100101

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：北京市自然科学基金面上项目(4192023,4202024)。

年　　份：2021

卷　　号：57

期　　号：22

起止页码：68-77

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色,而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和3D视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势,从而让人类能和机器更好地交流,因此对于人机交互等领域的研究很有意义。介绍了动态手势识别中所用到的传感器技术,并比较了相关传感器的技术参数。通过追踪近年来国内外关于视觉的动态手势识别技术,陈述了动态手势识别的处理流程:手势检测与分割、手势追踪、手势分类。通过对比各流程所涉及的方法,可以发现深度学习具有较强的容错性、高度并行性、抗干扰性等一系列优点,在手势识别领域取得了远高于传统学习算法的成就。最后分析了动态手势识别目前遇到的挑战和未来可能的发展方向。

关 键 词：视觉动态手势识别  手势检测与分割  手势追踪  手势分类  手势识别

分 类 号：TP391]