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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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