資料介紹
隨著可穿戴設(shè)備與智能手機的快速發(fā)展,在它們中裝配了大量傳感器,如加速度傳感器,角速度傳感器,紅外線傳感器等。這些低成本MEMS傳感器被廣泛應(yīng)用于可穿戴設(shè)備與智能手機,使得基于這些設(shè)備采用多通道界面(如語音,視線跟蹤等),尤其是手勢,的自然交互技術(shù)已成為人機交互的研究新熱點。
目前大部分以手勢作為輸入信息的交互技術(shù)可以分為,視覺類,傳感類。最近幾年,視覺類的手勢交互技術(shù)發(fā)展出現(xiàn),如Leap Motion,Kinect等研究成果,其中Leap Motion通過雙目成像原理獲取視圖信息,然后提取視圖中的人體活動或手勢信息,從而完成交互。但基于視圖的識別技術(shù)存在以下情況:實驗環(huán)境出現(xiàn)與被識別物體的顏色,輪廓相近的物體時,識別會出現(xiàn)較大誤差。但此類技術(shù)存在以下情況:若實驗環(huán)境出現(xiàn)存在與膚色相近物體時,手勢識別會出現(xiàn)較大誤差。而另一種傳感類技術(shù)則不受此影響。近年來,在對傳感類交互技術(shù)的研究中出現(xiàn)如Myo(實時將肌肉活動產(chǎn)生的電信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號),wil(利用慣性傳感器捕捉手勢信息)等研究成果。并且在傳感類交互技術(shù)中關(guān)于手勢識別的方法也出現(xiàn)很多。
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