认识鼠标手势

我们在使用某些软件时经常会看到关于“支持鼠标手势”的介绍．并且很多软件还将其作为一个特色功能来重点说明．那么．究竟什么是鼠标手势，鼠标手势又能为我们带来些什么好处呢？     

支持概念设计的特征手势建模

给出了特征手势的概念并且建立了特征手势库，描述了基于特征手势的建模过程；进一步讨论了特征手势内部的约束建立和求解算法以及上下文感知技术，通过与传统建模和交互方式的对比，验证了特征手势建模的方便性．文中算法以用户为中心，给出了自然简便的设计工具，改善了人机交互方式．     

动态手势理解与交互综述

近年来,手势作为一种输入通道,已在人机交互、虚拟现实等领域得到了广泛的应用,引起了研究者的关注.特别是随着先进人机交互技术的出现以及计算机技术（特别是深度学习、GPU并行计算等）的飞速发展,手势理解和交互方法取得了突破性的成果,引发了研究的热潮.综述了动态手势理解与交互的研究进展与典型应用：首先阐述手势交互的核心概念,分析了动态手势识别与检测进展;而后阐述了动态手势交互在人机交互中的代表性应用,并总结了手势交互现状,分析了下一步的发展趋势.     

基于触摸屏的手势遥控系统

传统遥控方式对用户的限制和束缚降低了用户体验质量。为此,提出一种基于触摸屏的手势遥控系统。通过分析触摸手势元动作,对触摸手势进行分类和数学建模,设计该遥控系统的触摸手势识别算法。该算法充分考虑了用户的认知和行为习惯差异,实现智能电视的手势遥控系统,收集真实用户在使用该遥控系统时的操作习惯,进一步提高触摸手势及其对应的遥控操作的识别准确率。实验结果表明,该算法能较好地区分易引起误操作的触摸手势,使得平均识别准确率达到99%。     

一种肤色干扰下的变形手势跟踪方法

介绍了一种基于单目视觉的肤色干扰下的变形手势跟踪方法。根据跟踪过程中所用到的基本手势特征,提出了一种基于PGH（成对几何直方图）的静态手势识别方法。为了解决跟踪过程中的肤色干扰问题,实现了基于Kalman滤波器的手势预测跟踪。为了解决跟踪过程中的初始化问题,提出了一种基于层次结构的跟踪初始化解决方案。实验结果表明,该方法能够在肤色干扰的情况下有效地对变形手势进行跟踪,并能够满足基于视觉的实时人机交互的要求。     

基于视觉的动态手势识别研究综述

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。     

基于视觉的手势识别技术

近年来计算机已经成为人们日常生活的一部分,人们与计算机的交互也日益成为科研领域的热点.基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互所不可缺少的一项关键技术,而手势识别的研究也可促进手语识别的发展,从而消除健全人与聋哑人之间的交流障碍,使他们能获得健全人的正常生活,帮忙他们参加社会的各项活动.文中介绍了手势识别方法的发展、手势识别的技术难点,具体阐述了基于视觉的手势识别系统原理和组成,手势的建模以及在手势识别中常用的技术方法.     

动态手势轨迹跟踪与HMM模式识别

为了理解用户手势的含义,该文首先利用摄像头捕获连续运动的手势,随后将其进行部分图像的预处理操作,利用手势分割技术将手势部分分割出来,并提取手势的质心以及面积的大小作为特征向量,用于建立隐马尔可夫模型的参数,最终形成一个能理解用户手势操作的系统,并对其进行应用。     

基于视觉的手势识别技术

近年来计算机已经成为人们日常生活的一部分,人们与计算机的交互也日益成为科研领域的热点。基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互所不可缺少的一项关键技术,而手势识别的研究也可促进手语识别的发展,从而消除健全人与聋哑人之间的交流障碍,使他们能获得健全人的正常生活,帮忙他们参加社会的各项活动。文中介绍了手势识别方法的发展、手势识别的技术难点,具体阐述了基于视觉的手势识别系统原理和组成,手势的建模以及在手势识别中常用的技术方法。     

基于计算机视觉的手势检测识别技术

经过多年的发展,计算机技术已经逐渐成熟,各种新硬件、新软件层出不穷,为人们日常的生产生活带来了巨大便利,但人类在接触计算机的过程中仍然基本上只能够通过键盘、鼠标等部件,而这也在一定程度上影响了人类与计算机的深入交流.因此当前出现了一种新的人机交互方式,即基于计算机视觉的手势检测识别,本文将在此背景之下,通过简单介绍基于计算机视觉的手势检测识别的算法流程,着重围绕基于计算机视觉的手势检测识别技术进行探究.     

面向人机交互的手势识别系统设计

在人机交互领域(Human-Computer Interaction,HCI)中,基于视觉的手势识别因其直观、高效的特点拥有广阔的应用前景。为了改善传统手势识别算法识别率低、鲁棒性差的缺点,基于OpenCV和Keras深度学习框架提出一种简单、快速的手势识别方法作为人机交互的接口。手势图像经过3个处理阶段:预处理、特征提取和分类。对输入图像进行预处理,使用YCbCr肤色模型提取出手部肤色区域,将其转化为灰度图像。使用卷积神经网络对手势图像进行特征提取和分类。实验结果表明:提出的手势识别方法识别率很高,达到99.43%,且具有较好的鲁棒性。与传统的人工选取特征相比,卷积神经网络能够有效地进行特征学习。     

基于计算机视觉的手势检测识别技术

伴随着社会经济的发展,科学技术也有了一定的进步,在计算机领域的成就已经比以往先进了许多,新软件以及硬件都在不断地出现,已经遍布在人们日常生活的各方各面,给人们的生活带来了天翻地覆的改变.从开始的通过鼠标和键盘接触电脑,到现在的跟电脑进行深入交流,出现了人机交互的一种形式,这种方式被人们称为计算机视觉的手势检测识别.在本文中,主要针对手势检测识别在算法流程上进行分析,并且对其进行识别的技术进行深入分析.     

政治宣传画中的手势研究

手势因其独特的视觉传播和信息沟通优势,在政治宣传画中占据着特殊的地位。文章从手势的概念入手,通过对手势的分类,剖析了手势在宣传画中的四个特点:符号性、差异性、辅助性和模仿性,以期对现代艺术设计有所启示。     

高阶NMI值的字母手势识别

提出了基于手势伸展方向以及手势图像高阶NMI值的特征向量进行识别分类的算法。首先,对采集到的手势图像进行预处理与二值化,然后按手势的伸展方向进行粗分类,之后,对每幅图像提取图像的1阶和4阶NMI值,这样将一幅图像表示成一个有17维分量的特征向量。识别时用k近邻原则进行判别,识别率达到86．6％。     

基于手势识别的人机交互发展研究

近年来手势识别技术的快速发展,基于手势识别技术的人机交互应用系统的建立使得人机交互的发展前景广阔.从手形、手势和手形手势的建模出发,介绍了模板匹配、特征提取、神经网络和隐马尔可夫模型4种手势识别的方法,并且综述了基于手势识别技术人机交互的发展,详细介绍了3类人机交互系统：漫游型系统、编辑型系统和操作型系统.     

基于手势识别的机器人控制系统

研究了一种基于人体手势识别的机器人控制系统.首先,利用图像识别技术,通过YCr Cb皮肤颜色模型提取手掌并分析指尖和手心的相关信息;其次,利用帧差法对手掌运动趋势和简单的手势信息进行识别;最后,通过无线蓝牙串口将识别出来的手势信号发送给机器人,以达到手势控制机器人的目的.系统是在VS2010下利用Open CV计算机视觉库进行编译完成的,实现了通过简单的手势信息控制机器人的目的,从而摆脱了人机交互时必须依靠物理接触的限制.实验结果表明,该系统可以实现对机器人前进、后退、左转、右转、停止、加速的实时控制,对手势信息的识别率在90%以上.对进一步探索机器学习、自主识别等相关领域有着较高的参考价值.     

手势在思维导图编辑器中的应用

近年来,思维导图在众多领域得到了广泛应用。作为思维过程可视化形式的思维导图,通常采用传统的纸笔方式。传统纸笔虽然易用,却难以修改;现有的计算工具,虽然易于修改,却难以使用。基于以用户为中心的思想,引入了笔交互风格,设计并实现了一个简单的思维导图编辑器。充分结合了纸笔的易用性及计算机的易存储、易修改性。     

计算机手势输入及其在人机交互技术中的应用

本文简介计算机手势识别技术的基本手段,方法和技术,讨论手势作为人机交互通道所具有的特点,并介绍作者在多通道用户界面的研究中实现的对手势的整合技术。     

基于视觉的多特征手势识别

手势是一种自然直观的交互方式,基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互的关键技术。本文在已有的手势识别技术基础上,从手势分割及手势表示两方面着手,提出了一种单目视觉下的手势识别方法。利用颜色特征检测肤色区域,成功分割出人手;利用人手的轮廓及凸缺陷检测指尖,再利用指尖的数目和方位来表示一个手势,进而结合轮廓长度和面积等几何特征完成手势识别。传统的指尖检测方法需要遍历并扫描手掌外轮廓,计算量大,本文通过凸缺陷检测指尖,减少了计算量,提高了指尖检测的速度。实验结果表明,本文的方法具有很好的鲁棒性及实时性,能适应环境的变化。