华盛顿大学研究出来的这种手势识别系统能够识别90%以上的手势动作,该系统的特色主要在于运用人体运动带来的室内无线信号的频率变化。这种手势识别系统共能识别8种手势,手势动作较少而且不复杂,从计算机识别角度看并不困难。借助其他传感手段,对类似的识别任务准确率也能超过90%。不过能否成功地将手势识别系统应用在手机领域,也得看用户买不买账。
这种智能识别系统一方面要求高准确率,也需要符合人的自然习惯。如果要求用户用特定的方式、特定的速率做有限的几个手势,那么普通用户很难适应。我们都知道不少手机里都有语音识别这项功能,但是人们却很少使用,原因就是使用起来不方便,而且正确率也不高。
现在比较主流的手势识别传感方法主要有三种。一是通过摄像机来进行手势识别,通常也会用红外传感器辅助。这种手势识别系统一般采用多个监控摄像头从多角度采集手部图像,并利用一些红外光源增强采集效果,使用者无需穿戴任何设备,系统即可分析使用者的手部姿态。
这是一种基于视觉的手势识别方式,微软公司推出的Kinect就是如此,它对视频采集设备拍摄到的包含手势的图像序列,通过计算机视觉技术进行处理,进而对手势加以识别。
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