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湖北快3走势跨度分布图:手勢識別

手勢識別是通過數學算法來識別人類手勢的一個議題。手勢識別可以來自人的身體各部位的運動,但一般是指臉部和手的運動。用戶可以使用簡單的手勢來控制或與設備交互,讓計算機理解人類的行為。其核心技術為手勢分割、手勢分析以及手勢識別。
 
手勢識別是計算機科學和語言技術中的一個主題,目的是通過數學算法來識別人類手勢。 手勢可以源自任何身體運動或狀態,但通常源自面部或手。 本領域中的當前焦點包括來自面部和手勢識別的情感識別。 用戶可以使用簡單的手勢來控制或與設備交互,而無需接觸他們。姿勢,步態和人類行為的識別也是手勢識別技術的主題。手勢識別可以被視為計算機理解人體語言的方式,從而在機器和人之間搭建比原始文本用戶界面或甚至GUI(圖形用戶界面)更豐富的橋梁。[1] 
 
手勢識別使人們能夠與機器(HMI)進行通信,并且無需任何機械設備即可自然交互。 使用手勢識別的概念,可以將手指指向計算機屏幕,使得光標將相應地移動。 這可能使常規輸入設備(如鼠標,鍵盤甚至觸摸屏)變得冗余。
 
手勢識別作為人機交互的重要組成部分,其研究發展影響著人機交互的自然性和靈活性。目前大多數研究者均將注意力集中在手勢的最終識別方面,通?;嶠質票塵凹蚧?,并在單一背景下利用所研究的算法將手勢進行分割,然后采用常用的識別方法將手勢表達的含義通過系統分析出來 但在現實應用中,手勢通常處于復雜的環境下,例如: 光線過亮或過暗有較多手勢存在手勢距采集設備距離不同等各種復雜背景因素。這些方面的難題目前尚未得到解決,且將來也難以解決 因此需要研究人員就目前所預想到的難題在特定環境下加以解決,進而通過多種方法的結合來實現適于不同復雜環境下的手勢識別,由此對手勢識別研究及未來人性化的人機交互做出貢獻


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