资料介绍
随着可穿戴设备与智能手机的快速发展,在它们中装配了大量传感器,如加速度传感器,角速度传感器,红外线传感器等。这些低成本MEMS传感器被广泛应用于可穿戴设备与智能手机,使得基于这些设备采用多通道界面(如语音,视线跟踪等),尤其是手势,的自然交互技术已成为人机交互的研究新热点。
目前大部分以手势作为输入信息的交互技术可以分为,视觉类,传感类。最近几年,视觉类的手势交互技术发展出现,如Leap Motion,Kinect等研究成果,其中Leap Motion通过双目成像原理获取视图信息,然后提取视图中的人体活动或手势信息,从而完成交互。但基于视图的识别技术存在以下情况:实验环境出现与被识别物体的颜色,轮廓相近的物体时,识别会出现较大误差。但此类技术存在以下情况:若实验环境出现存在与肤色相近物体时,手势识别会出现较大误差。而另一种传感类技术则不受此影响。近年来,在对传感类交互技术的研究中出现如Myo(实时将肌肉活动产生的电信号转换为数字信号),wil(利用惯性传感器捕捉手势信息)等研究成果。并且在传感类交互技术中关于手势识别的方法也出现很多。
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