(完整word版)手势识别技术综述
手势2d关键点检测算法综述
手势2d关键点检测算法综述
手势2D关键点检测算法是指通过计算机视觉技术，从给定的图像或视频中检测出手势的关键点或关键区域位置。
这些关键点可以表示手势的主要特征和姿势，广泛应用于手势识别、手势控制等领域。
以下是几种常见的手势2D关键点检测算法：
1. 传统计算机视觉算法：传统的计算机视觉算法通常采用特征提取和模式匹配的方法。
例如，使用边缘检测算法检测手势的轮廓，然后提取手势的关键点或特征点。
2. 基于深度学习的方法：近年来，随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法在手势2D关键点检测中取得了显著的进展。
这些方法通常通过训练一个CNN模型，将输入的图像映射到关键点的坐标。
3. 基于姿态估计的方法：手势2D关键点检测可以看作是人体姿态估计的一个特殊情况。
因此，一些姿态估计算法也可以用于手势2D关键点检测。
这些方法通常通过将手势视作一个人体的部分，使用CNN等方法来估计手势的关节位置。
4. 基于手工设计的特征：除了深度学习方法外，一些基于手工设计特征的方法也被用于手势2D关键点检测。
例如，利用颜色、纹理等图像特征来检测手势关键点。
总的来说，手势2D关键点检测算法在计算机视觉领域有着广
泛的研究和应用。
随着深度学习方法的不断发展，越来越多的基于深度学习的方法被应用于手势2D关键点检测，并取得了较好的效果。
基于深度学习的手势识别技术研究
基于深度学习的手势识别技术研究手势识别技术是一种基于深度学习的先进技术，它能够通过对人体手势的感知和分析，实现手势的准确识别和理解。
本文将深入探讨基于深度学习的手势识别技术的研究。
1. 引言手势是人类日常生活中重要的交流方式之一，通过手势，人们可以传递信息、表达意愿和引起他人的注意。
然而，传统的手势识别技术存在着诸多限制和不足，如对环境光线、角度和遮挡等敏感，难以实现高精度的识别和准确的交互。
基于深度学习的手势识别技术以其深度学习模型的强大学习能力和对大量数据的高效处理能力，逐渐成为研究的热点。
2. 深度学习在手势识别中的应用深度学习是一种机器学习的方法，其核心是通过多层神经网络进行特征抽取和模式识别。
在手势识别中，深度学习可以通过学习海量的手势数据，自动提取和学习手势的特征表示，并实现对手势的高效准确识别。
深度学习在手势识别中的应用可以分为两个方面：静态手势识别和动态手势识别。
3. 静态手势识别静态手势识别是指对单个手势图像进行分类和识别。
在深度学习中，静态手势可以转换为图像数据进行处理。
通常，静态手势识别涉及到手势检测、手势分割和手势分类三个步骤。
首先，通过目标检测算法检测和定位手势的位置；然后，利用图像处理技术进行手势分割，将手势从背景中提取出来；最后，利用深度学习模型对手势进行分类和识别。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
4. 动态手势识别动态手势识别是指对手势序列进行分类和识别。
与静态手势识别相比，动态手势识别更加复杂，需要考虑手势序列的时间和时序信息。
在深度学习中，动态手势可以表示为时间序列数据，可以使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络-循环神经网络（CRNN）等模型进行处理。
动态手势识别的关键挑战是如何建模和捕捉手势序列中的时序信息和上下文关系。
5. 深度学习手势识别技术中的关键问题在研究深度学习手势识别技术时，还需要解决一些关键问题。
手势识别技术的研究与改进
手势识别技术的研究与改进近年来，随着科技的迅猛发展，手势识别技术逐渐成为了人机交互的重要组成部分。
手势识别技术不仅能为人们提供更加便捷的操作方式，还在医疗、安防等领域有着广泛的应用前景。
然而，要实现准确、快速、智能的手势识别，还需要我们不断研究和改进。
首先，手势识别技术最核心的问题在于如何准确地识别用户的手势，而准确率受到很多因素的影响。
因此，提高准确率是最急迫的问题之一。
针对这一挑战，研究人员通过大量的数据训练深度学习模型，神经网络被广泛应用于手势识别领域。
深度学习模型能够自动学习特征，从而对手势进行更加准确的分类和识别。
其次，手势识别技术在实际应用中往往需要考虑实时性的需求。
用户希望手势能够立即被响应，并且能够准确地捕捉到手势的变化。
为了满足这一需求，研究人员提出了一些实时性较高的手势识别方法。
例如，基于深度学习的快速分类算法，通过在神经网络结构中引入轻量化的模型和卷积神经网络中的空洞卷积等技术，能够在保证准确率的同时提高实时性。
此外，在手势识别技术的研究与改进过程中，还需要考虑如何适应多样化的手势形式。
手势在不同的文化背景和个体之间可能存在差异，因此如何对多样化的手势进行有效的识别和分类是一个挑战。
为了解决这个问题，研究人员提出了基于深度学习的多模态手势识别算法，通过结合视觉、声音和动作等信息，能够更好地理解和解释用户的手势意图。
此外，还有一些关键技术需要加强研究和改进。
例如，研究如何识别细微的手势动作、如何在复杂环境下准确进行手势识别、以及如何降低成本并提高可用性等问题都值得深入探讨。
综上所述，手势识别技术的研究和改进对于推动人机交互方式的发展具有重要意义。
在未来的研究中，我们可通过深度学习模型、实时性较高的识别算法以及多模态手势识别等方法来提高准确率、实时性和适应性。
随着这些关键技术不断发展和完善，手势识别技术必将在更多领域得到广泛应用，并为人们的生活带来更多的便利和创新。
使用计算机视觉技术进行手势识别的技巧
使用计算机视觉技术进行手势识别的技巧在当今高度数字化的社会中，计算机视觉技术正日益成为一种强大的工具，通过识别和解释图像或视频中的视觉信息，使计算机能够对我们周围的世界进行理解和交互。
其中一项具有重要潜力的应用便是手势识别。
手势识别技术使计算机能够分析和识别人类使用手部和身体动作表达的语义信息。
它不仅可以应用在虚拟现实、增强现实、人机交互等领域，还能为残障人士提供便利。
在进行手势识别的过程中，以下几个关键技巧尤为重要：1. 图像采集与预处理手势识别的第一步是采集图像或视频。
为了提高识别的准确性，采集过程中需要注意以下几点：- 使用高分辨率的摄像机或传感器，以获取更多细节。
- 保持背景干净，避免干扰物或杂乱背景出现在图像中。
- 确保充足的光线，以提高图像质量。
- 针对特定手势的识别，可以引导用户在特定区域内进行手势动作，以约束姿态和提高准确性。
预处理是为了提高图像质量和减少噪音。
可以应用一系列的图像处理技术，如噪声去除、边缘检测、图像增强等，以保证手势的特征能够被更好地提取和识别。
2. 特征提取与表示手势识别依赖于对手势中的特征进行提取和表示。
以下是一些常用的特征提取技术：- 肤色分割：通过分析图像中的色彩信息，提取出肤色区域，并将其作为手势的重要特征。
- 形状分析：利用形状描述符来表示手势的几何特征，如轮廓、面积、周长等。
- 运动分析：通过分析连续帧之间的运动信息，提取出手势的动态特征。
常用的方法包括光流法、运动轨迹等。
- 文字特征：对于包含手势操作的文本信息，可以通过光学字符识别（OCR）技术提取出文字特征。
在提取和表示手势特征时，需要根据具体任务和应用场景进行合理选择和判断。
衡量特征的有效性和鲁棒性，可以通过测试和验证来评估。
3. 分类与识别手势的分类和识别是手势识别技术的核心环节。
以下是一些常用的分类和识别方法：- 机器学习方法：利用分类器来对手势进行分类和识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林等。
全手形特征的生物识别技术综述
ｏ ｔｉ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｅ ｄｅ ｃ ｂ ｄ ．Ｔｈ ｎ，ｔ ｅ ｓｒ ｎ ｔ ｓ ａ ｄ ｗｅ ｋ ｅ ｓ ｓ ｏ ａｉ ｔ ｆｐ ｐ ｌ ｒ ｍｅｒｃ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ｒ ｓ ｒ ｅ ｉ ｅ ｈ ｔｅ ｇ ｈ ｎ ａ ｎ ｓｅ ｆａ ｖ ｒｅ ｙ ｏ ｏ ｕ ａ ｓｎ ｌ ｉｇ ｅ—ｍｏ ｎｄ ｍｕ ｔ ｄｅ ａ ｌｉ—ｍｏ ａ ｏ ｔｉ ｅ ｔ ｅ ａ ｅ ａ ｓｙ ｉｅ ｄ ｌｂｉｍｅｒｃ ｆａｕｒ ｒ ｎ ｌｓｚ ｄ．Ｆｉ ａｌ ｎ ｌｙ，ｐ ｏ ｌ ｍｓ ａ ｄ ｆ ｔ ｒ ｒ ｂ ｅ ｎ ｕ ｕ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｉｅ ｔｏ ｉ ｍｅ ｒｃ ｉ ｅ ｔ ｃ ｔｏ ｅ ｈ ｏｏ ｒ ｓ ｕ ｓ ｄ． ｅ ｅ ｒｈ ｄ ｒ ｃｉｎｓｂ ｏ ｔｉ ｄ ｎ ｉ ａｉ ｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ａ ｅ ｄｉｃ ｓ ｅ ｉ ｆ ｙ Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ： ｄ ｗｈｏｅ ｈ ｎ ｅ ｔ ｅ ｒ ｃ ｇ ｔ ｎ；ｍｕ ｔ ｌ ａ ｄ ｆ ａｕｒ ｅ ｏ ｎｉｉ ｏ ｌｉ—ｍｏ ａ ｉｍｅ ｆｃ；ｆ ａｕ ｅ ｅ ｔａ ｔｏ ｄ ｌｂｏ ｔ ｉ ｅ ｔ ｒ ｘ ｒｃ ｉｎ；ｆａ ｕ ｅ ｅ ｔ ｒ
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１９ ９７年 ， ｉ ｎ与 Ｄ ｃ等最 先 提 出 “ Ｂｇ ｕ ｕ 多模 态 ” 的概
第 １ ４卷
第１ 期
大 连 民 族 学 院 学 报
Ｊ ｕｎ ｌ ｆＤａｉｎ Ｎ ｔ ｎ ｌ ｉｓＵｎｖ ｒｉ ｏ ｒａ ｌ ａｉ ａｉ ｅ ｉｅ ｓ ｙ ｏ ａ ｏ ｔ ｔ
虚拟现实技术中的手势识别与控制
06
手势识别与控制在 虚拟现实中的未来
发展
Part One
单击添加章节标题
Part Two
虚拟现实技术概述
虚拟现实技术的定义
虚拟现实技术是一种计算机技术 通过模拟人的视听和触觉来产生沉浸式体验 虚拟现实技术可以创建出逼真的三维虚拟环境 虚拟现实技术可以用于游戏、教育、医疗等领域
虚拟现实技术的应用领域
虚拟现实技术中的手势 识别与控制
,a click to unlimited possibilities
汇报人：
目录
01 添 加 目 录 项 标 题
02 虚 拟 现 实 技 术 概 述
03 手 势 识 别 技 术 05 手 势 识 别 与 控 制 的
挑战与解决方案
04 虚 拟 现 实 中 的 手 势 控制
添加标题
工业设计领域：虚拟现实技术可以用于产品设计和模拟，手势识别与控 制可以提高设计的效率和准确性。
手势识别与控制在虚拟现实中的市场前景
市场规模增长： 随着虚拟现实技 术的普及，手势 识别与控制技术 的市场规模将持
续增长。
多样化应用场景： 手势识别与控制 技术在虚拟现实 中的应用场景将 越来越多样化， 包括游戏、教育、
娱乐领域：游戏、电影等 教育领域：模拟实验、虚拟教室等 医疗领域：手术模拟、康复训练等 军事领域：模拟训练、战场环境等 工业领域：产品展示、生产线模拟等
虚拟现实技术的发展趋势
硬件设备升级：更 高分辨率的显示设 备、更精确的追踪 系统等
软件技术进步：更 高级的交互方式、 更逼真的虚拟环境 等
应用领域拓展：教 育、医疗、娱乐等 更多领域的应用
手势控制稳定性的挑战与解决方案
手势控制稳定性的挑战： a. 识别精度和速度 b. 抗干扰 能力 c. 用户习惯和舒适度 a. 识别精度和速度 b. 抗干扰能力 c. 用户习惯和舒适度
手势识别技术发展现状与展望
手势识别技术发展现状与展望随着人工智能技术的不断发展，手势识别技术已经成为了人机交互领域的重要研究方向之一。
手势识别技术可以将人体动作转化为计算机能够理解的指令，从而实现人机交互的目的。
目前，手势识别技术已经广泛应用于智能手机、智能手表、智能电视等智能设备中，为用户提供了更加便捷的操作方式。
本文将介绍手势识别技术的发展现状与未来展望。
一、手势识别技术的发展历程手势识别技术的发展可以追溯到20世纪80年代，当时主要应用于人机交互领域。
然而，由于当时计算机性能比较低，手势识别技术的应用范围受到了很大限制。
随着计算机技术的不断进步，手势识别技术得以快速发展。
1991年，美国麻省理工学院的科学家Myron Krueger发明了第一个基于手势的多媒体系统，被称为“视频演出室”。
这个系统可以通过人体动作来控制计算机程序，标志着手势识别技术在人机交互领域的应用开始迈出了第一步。
随着计算机技术的不断进步，手势识别技术的应用范围也越来越广泛。
2007年，苹果公司推出了第一款iPhone智能手机，该手机配备了多点触控屏幕和加速度计等传感器，可以实现基于手势的操作。
此后，基于手势的操作成为了智能手机的主要操作方式，手势识别技术也得到了广泛应用。
二、手势识别技术的现状目前，手势识别技术已经成为了人机交互领域的重要研究方向之一。
手势识别技术可以将人体动作转化为计算机能够理解的指令，从而实现人机交互的目的。
手势识别技术的应用范围也越来越广泛，包括智能手机、智能手表、智能电视、智能家居等智能设备。
目前，手势识别技术主要分为两种：基于摄像头的手势识别技术和基于传感器的手势识别技术。
基于摄像头的手势识别技术通过摄像头捕捉用户的手势动作，然后通过图像处理技术将手势转化为计算机能够理解的指令。
基于传感器的手势识别技术则是通过加速度计、陀螺仪、磁力计等传感器捕捉用户的手势动作，然后通过算法将手势转化为计算机能够理解的指令。
手势识别技术的应用主要包括以下几个方面：1. 智能手机和平板电脑目前，几乎所有的智能手机和平板电脑都支持基于手势的操作方式。
基于深度学习技术的手势识别研究
基于深度学习技术的手势识别研究手势识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向，近年来随着深度学习技术的发展，手势识别的准确率和速度有了显著的提升。
本文将介绍基于深度学习技术的手势识别研究现状和发展趋势。
一、概述手势识别是指通过摄像机捕捉用户手势的图像或视频，并将其转换为计算机可读的信号，从而实现对用户手势的理解和识别。
手势识别技术已经广泛应用于智能家居、游戏、虚拟现实、医疗、教育等领域。
目前，手势识别的主要方法有基于传统机器学习算法和基于深度学习算法两种。
在传统机器学习算法中，常用的方法有支持向量机、决策树和随机森林等。
这些方法需要人工提取特征并设计分类器，对数据的泛化能力较差，难以应对复杂场景和数据集。
而深度学习算法则是通过多层神经网络来自动学习特征，并直接进行分类或回归等任务。
深度学习技术具有很强的泛化能力，可以适应不同场景和数据集，并且在视觉识别领域取得了很多成功的应用。
二、基于深度学习的手势识别技术1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习技术中最广泛应用于图像识别的方法之一，其主要特点是通过卷积层、池化层和全连接层等模块来自动提取特征，并进行分类或回归等任务。
在手势识别中，卷积神经网络可以通过训练样本来学习手势的特征，从而实现对手势的分类。
例如，可以通过构建一个卷积神经网络来将不同类型的手势图像分为不同的类别，如数字、字母、手势识别等。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的神经网络。
其主要特点是在处理每个输入时，不仅会考虑当前的输入，还会考虑上一个时间步的输出，并不断更新状态。
在手势识别中，循环神经网络可以将手势的时间序列作为输入，并通过学习序列之间的状态关系来实现对手势的理解和识别。
例如，可以通过构建一个循环神经网络来对手势的动态过程进行建模，从而将手势分为不同的类别或进行连续姿态估计。
3. 注意力机制（Attention）注意力机制是一种用于提高深度学习模型性能的技术。
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手势识别技术综述 作者单位：河北工业大学 计算机科学与软件学院 内容摘要： 手势识别是属于计算机科学与语言学的一个将人类手势通过数学算法针对人们所要表达的意思进行分析、判断并整合的交互技术。一般来说，手势识别技术并非针对单纯的手势，还可以对其他肢体动作进行识别，比如头部、胳臂等。但是这其中手势占大多数。本文通过对手势识别的发展过程、使用工具、目的与市场等进行综述，梳理出手势识别发展的思路，让读者对手势识别有一个总体上的认识，同时也可以让读者在此基础上进行合理想象，对手势识别的未来有一个大体印象。
Abstract: Gesture recognition is an interactive technology using mathematical arithmetic to the analysis,judge and assembly meaning that people want to convey which belongs to computer science and Linguistics.In general, gesture recognition technology is not for simple gestures expressed by hands ,it can also aim to other body movement recognition, such as the head, arm and so on. But the gesture accounted for most of the analysis. In this paper, by describing the development process, tools used , objective and market of gesture recognition , we can sort out the ideas of the development of gesture recognition, and let readers have an overall understanding of gesture recognition. At the same time, it can let the reader imagine that on hand gesture recognition based on reason ,and have a general impression of its future.
1.定义 说到手势识别，首先要对手势识别中的手势有一个清晰的认知。手势在不同的学科中有不同含义，而在交互设计方面，手势与依赖鼠标、键盘等进行操控的区别是显而易见的，那就是手势是人们更乐意接受的、舒适而受交互设备限制小的方式，而且手势可供挖掘的信息远比依赖键盘鼠标的交互模式多。在学术界，人们试图对手势定义一个抽象、明确而简洁的概念以为手势及其应用的研究提供依据。1990年Eric Hulteen和Gord Kurtenbach曾发表的题为“Gestures in Human-Computer Communication”中定义：“手势为身体运动的一部分，它包括一部分信息，而且是一种能被观察到的有意义的运动。挥手道别是一种手势，而敲击键盘不是一种手势，因为手指的运动没有被观察，也不重要，它只表示键盘被按下这一动作。” 从定义上讲，手势识别是一种利用数学算法，包括计算机图形学，辅以摄像头、数据手套等输入工具，针对收集到的信息，比如手掌、手指各关节的方位、角度等进行判断、分析并作出正确回复的技术。许多测试品已开始使用三维手势识别来提升准确率及反应速度。但是，分析手势的特点，回顾手势识别的发展历史，可以更好地把握其发展脉络，从而对未来手势识别的潜力与可能方向做出基本判断。
2.发展过程 手势是任意的，手不同部位的方向、角度及弯曲程度等的不同信息可能会有实际意义上的天壤之别。所以手势识别应该基于用户与程序、设备之间的约定。 针对手势的任意性，最初的手势识别主要使用各种与手及手臂通过直接的接触式有线机器设备进行数据采集。它可以直接检测诸如手指、关节及手臂的方位、角度等。典型的设备有数据手套等。通过内含许多传感器的数据手套，可以十分精确地获取手势识别所需的各种信息，此外其反应速度、识别准确度、稳定性也得到了保障。但是该设备在实际中的造价比较高昂，更重要的是会对手的灵活性有一定限制，因而没有得到有效推广。此后推出的穿戴式光学标记可通过红外线将手指及手掌变化传输到屏幕上，也保持了数据手套的优点。该设备虽减轻了重量，提高了手部的灵活性，但是仍需较复杂的输入输出转换设备，此外也会对手部动作的自然性产生影响。【1】 基于视觉的手势识别技术能够使手部动作的表达更加自然，同时也可以为未来其他的肢体识别技术所应用，因此成为了主流。手型模型是通过计算机图形学对二维的手势图像属性，如手的颜色、纹理、边界、轮廓等进行分析。【6】该方法主要使用三种组件：探测组件、运动轨迹组件、识别组件。【6】探测组件负责有针对性地收集有特点的视觉信号并将手势信号整理成码。运动轨迹组件负责实时定位，虽然它对于只需静态手势的设备并不是必要的组件，但是其可以优化手部中各部位的运动曲线，提升设备精度。 基于视觉的手势识别按手势的动态特点可以分为静态的与动态的两种，静态手势识别针对单个手型，主要包括手势分割及手势识别两部分，前者是后者的基础。【3】静态手势识别方法难以识别区分度较小的手势、实时性差，因此向动态手势识别过渡已经成为一种趋势。【3】 大部分手势识别应用是将每个手势作为一个整体，之后通过计算相似度来进行模式匹配。这种方法显而易见的缺点是只有当收集到的数据与预设模型的相似程度很高时才会比较准确，另外对于某些比较相似的手势区分效果不好。【6】
3.研究方法 目前常用的手势识别研究方法主要有以下几种：
（1）基于人工神经网络的手势识别 神经网络基于统计和概率学方法的组织和判断具有抗干扰、自学习、易控制和处理高效的特点，可用于处理信息缺失的模式并进行模式推广。如果整个神经网络包括的全部神经元都是时空效能好的算法，那就可以判断手势细微部分的运动。但人工神经网络对时间序列处理能力不强。在静态手势的识别中应用较多，动态手势识别中几乎没有应用。此外，尽管对神经网络的相关研究及应用已经有了几十年，但是该方法本身的复杂性使成功构建一个效果良好的神经网络对大多数人比较困难。【2】
（2）基于隐马尔可夫模型的手势识别 隐马尔可夫模型是一种能细致描述信号的时空变化统计分析模型，适用于动态手势的识别。由于其分析复杂，计算量大，速度慢，故而大多采用离散马尔可夫模型。
（3）基于几何特征的手势识别，包括手势分割法与几何特征法 手势分割包括2种方法：单目视觉和立体视觉。基于单目视觉的方法又分为基于徒手的表观特征(肤色，轮廓)；人为增加限制，如要求使用者戴上有色手套及各种光学标识；建立数据库的方法。【12】 手势的几何特征指手势的边缘（如轮廓）和手势区域特征（如手掌颜色、面积）。【4】基于几何特征的手势识别技术，大多采用各种距离公式进行模板匹配，如量度度量空间中真子集之间距离的Hausdorff距离等。几何特征识别方法主要有3种: 模板匹配法（自动提取每一帧特征图像与模板库匹配后识别手势，多用于静态手势识别）；神经网络法，统计分析法(如隐马尔可夫模型法HMM)等。 动态手势识别的算法比较复杂。除了进行手势识别的算法外，还需要其他辅助算法及过程。 某些具有手部整体运动轨迹的手势可以是肢体动作的一部分，比如挥手、打招呼等。这些手势识别需要准确地从手腕部对手势及手臂进行识别并分割。此外，在动态手势识别中还需同时进行方位定位及识别工作，其核心是动态时间空间跃迁算法（DSTW），一种可以在时间空间成对排列搜索请求及模型手势的算法。【11】 此外，涉及随机信号及过程的光谱分析法已经在大量科学学科中使用了几十年，尽管随机性会给时间域特性分析带来困难，像特征值及频率仍然是有价值的光谱信息。傅里叶分析是频率域光谱分析的常见方法。【8】 尽管存在诸多的方法，而且手势识别仍在不断发展中，但是手势识别本身的特点在某些方面成为了障碍。与人脸识别最显著的区别是，基于图像的手势识别与人脸识别虽然都是根据二维图像，但是手部没有类似人脸那样丰富的可以标记及区分的数据特征对象。人脸的表情丰富，可以作为理想的数据库。典型的人脸切尔诺夫模型拥有18个变量，而自1973年来经过几十年的发展，面部特征又得到了丰富，非对称的切尔诺夫脸可显示多达36维的脸部特征。手部的特征明显要少得多，基本上就是各关节、手掌的坐标，指尖的朝向等。而且脸部特征基本上是在一个平面上的，没有旋转特征，脸部的自由度小。手部在手势定位及旋转上至少需要6维信息，包括手部的三维坐标及三维方向。而完全对手势进行分辨需要超过20个的自由度变量，这使得手势的甄别十分复杂。
4.当前的应用 （1）用于虚拟环境的交互 手势识别可以用于虚拟制造和虚拟装配、产品设计等。虚拟装配通过手的运动直接进
行零件的装配,同时通过手势与语音的合成来灵活的定义零件之间的装配关系。还可以将手势识别用于复杂设计信息的输入。【9】
（2）用于手语识别。 手语是聋哑人使用的语言,是由手型动作辅之以表情姿势由符号构成的比较稳定的表达系统,是一种靠动作Π视觉交际的语言。手语识别的研究目标是让机器“看懂”聋人的语言。手语识别和手语合成相结合,构成一个“人2机手语翻译系统”,便于聋人与周围环境的交流。手语识别同样分为基于数据手套的和基于视觉的手语识别两种。基于DGMM的中国手语识别系统选取Cyberglove型号数据手套作为手语输入设备,采用了动态高斯混合模型DGMM(DynamicGaussianMixtureModel)作为系统的识别技术,可识别中国手语字典中的274个词条,识别率为98.2%。【9】
（3）用于多通道、多媒体用户界面。 正如鼠标没有取代键盘,手势输入也不能取代键盘、鼠标等传统交互设备,这一方面由于手势识别的设备和技术问题,另一方面也由于手势固有的多义性、多样性、差异性、不精确性等特点。手势识别要想取得比较高的识别率,仍有很长的路要走。手势输入在人机交互中应用的精髓不在于用来独立地用作空间指点,而是为语言、视线、唇语等交互手段通道提供空间的或其他的约束信息,以消除在单通道输入时存在的歧义。这种做法是试图以充分性取代精确性。
（4）用于机器人机械手的抓取 机器人机械手的自然抓取一直是机器人研究领域的难点。手势识别,尤其是基于数据手套的手势识别的研究对克服这个问题有重要的意义,是手势识别的重要应用领域之一。