文 献 综 述

一、课题背景目的及意义

手势作为人类交流中除自然语言外最常用的一种方式^[1]，传达了大量的信息，由于肢体语言在语言不通的情况下比自然语言更加能够表达人们的意图，因此不受地域与文化的限制^[2]。我们对手势的定位为：以语言中枢为依靠建立起来的一套用手掌和手指的位置、形状构成的特定语言系统^[3]。人机交互中按照手势可分为静态手势和动态手势^[4]，静态手势是指在某一个时刻点上手的空间姿势，而动态手势强调的是动作的过程，表现为手在一个时间段上的姿势序列。

手势识别作为一门新兴技术发展产物，涉及了计算机技术、图像处理、模式识别等多门学科。手势识别技术在虚拟现实领域目前应用广泛，虚拟显示可应用在生产环境中，也可以应用在数字生活和娱乐中^[5]，比如目前比较流行的Xbox，其集成了可以识别用户动作及表情的摄像头和红外传感器，用户只需通过扭动身体部位即可达到控制游戏中角色的效果；此外智能驾驶中，最新的智能后视镜，能够利用自带的3D传感器对驾驶员的手势进行识别，实现对车辆导航、信息娱乐等功能的控制；而目前将手势识别应用最好的是微软的全息眼镜hololens，用户可以通过HoloLens以实际周围环境作为载体，在图像上添加各种虚拟信息，无论是客厅中玩Minecraft游戏、查看火星表面、甚至数进入虚拟的知名景点，而这一切都只是通过用户的双手来完成。

随着人机交互逐渐成为日常生活中不可或缺的一部分，手势识别的应用领域更加广泛，本文对手势识别的基本原理及实现作了相关研究，并实现了静态手势0~9的识别。