Hand gesture recognition

资 源 简 介

Hand gesture recognition

详 情 说 明

手势识别是一种基于计算机视觉的人机交互技术，它通过对摄像头捕获的手部动作进行分析和识别来实现与系统的交互。这项技术广泛应用在虚拟现实、智能家居控制和游戏等领域。

手势识别的关键步骤通常包括以下三个部分：

阈值分割：这是手势检测的第一步，通过设定合适的颜色或亮度阈值，将手部区域从背景中分离出来。常用的方法包括基于肤色的分割或背景差分法。这一步骤的效果直接影响后续处理的准确性。

运动检测：通过分析连续帧间的变化来识别手部动作。常见的技术包括光流法、帧间差分法和背景建模等。运动检测可以帮助区分静态手势和动态手势。

特征提取与识别：在获得手部区域后，系统会提取形状特征、运动轨迹等关键信息，然后采用机器学习算法（如支持向量机或深度学习模型）进行手势分类。

手势识别系统的性能取决于多个因素，包括光照条件、背景复杂度以及算法的鲁棒性等。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的手势识别系统取得了显著进步，能够识别更复杂的手势动作。