基于计算机视觉的手势检测识别技术_关然

资 源 简 介

基于计算机视觉的手势检测识别技术_关然

详 情 说 明

手势检测与识别是计算机视觉领域的重要研究方向，在人机交互、虚拟现实等场景有广泛应用。该技术主要通过摄像头采集手势图像，利用算法对手势进行定位和分类识别。

手势检测阶段通常采用背景差分、帧间差分或深度学习目标检测等方法，从复杂背景中分割出手部区域。常见的技术难点包括光照变化、遮挡问题以及动态背景干扰。

手势识别阶段主要依赖特征提取和分类算法。传统方法可能使用轮廓特征、Hu矩或HOG特征配合SVM等分类器。近年来，基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法展现出更强的识别能力，特别是结合LSTM网络可以更好地处理连续手势动作。

当前技术发展趋势包括：多模态融合（结合深度信息）、实时性优化、以及轻量化模型部署。未来随着边缘计算设备性能提升，手势识别有望在移动端实现更低延迟、更高精度的应用落地。