讲解员:手势识别

手势识别被定义为计算设备对人类动作的数学解释。手势可以源自任何身体动作或状态,但通常源自脸或手。

在理想情况下,手势识别使人类能够与机器进行交流和自然交互,而不需要任何机械中介。利用探测身体动作的传感器,手势识别使得主要通过手或手指的运动来控制电视、电脑和视频游戏等设备成为可能。有了这项技术,你可以改变电视频道,调整音量,并通过电视与他人互动。

将手势识别为输入可以让身体有缺陷的人更容易使用电脑,让游戏或3D虚拟世界环境中的互动更自然。使用手势识别,甚至可以用手指指着电脑屏幕,使光标相应移动。这可能会让鼠标、键盘甚至触摸屏等传统输入设备变得多余。

手势识别、面部识别、声音识别、眼球追踪和嘴唇动作识别都是软件和硬件设计师和开发人员所说的“感知用户界面”的组成部分。

感性用户界面的目标是提高存储程序的底层逻辑设计的效率和易用性,这一设计原则被称为可用性。在个人电脑中,手势最常用于输入命令。手和身体的手势可以通过一个包含“加速度计”和陀螺仪的控制器放大,以感知移动的倾斜、旋转和加速度,或者可以在计算设备上安装一个摄像头,这样设备中的软件就可以识别和解释特定的手势。例如,一挥手就可能终止程序。

可以说,最著名的手势识别应用之一是“Wiimote”,它用于获取任天堂Wii游戏平台用户的输入动作。该设备是Wii主机的主控制器。它在控制器中包含一个“加速度计”,可以沿三个轴测量加速度。包含陀螺仪的扩展可以添加到控制器中以改善旋转运动。该控制器还包含一个光学传感器,允许确定它的指向。为此,传感器条突出红外发光二极管用于跟踪运动。

微软也是手势识别技术的领导者。该公司针对Xbox 360、Xbox One视频游戏机和Windows pc的动作感应输入设备系列以网络摄像头风格的附加外围设备为中心。该设备允许用户在不需要游戏控制器的情况下,通过使用手势的自然用户界面来控制和与他们的游戏机或电脑进行交互。该技术使用从用户的运动中获得的同步摄像头输入。

结合手势识别的系统依赖于算法。大多数开发者在手势识别中区分了两种不同的算法方法:基于3d的模型和基于外观的模型。最流行的方法是利用人体关键部位的三维信息来获取几个重要参数,如手掌位置或关节角度。相比之下,基于外观的系统使用图像或视频进行直接解释。

除了实现手势识别的技术挑战外,还有社交挑战。手势必须简单,直观,被普遍接受。此外,输入系统必须能够区分移动中的细微差别。

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