家居中人机交互的自然手势准确识别仿真

对家居中人机交互的自然手势进行准确识别,可以提高家居的舒适度。在进行人机交互的自然手势识别时,常常出现手势变化过快的现象,导致提取的手势特征较为模糊,而传统方法则对手势特征特征提取的精度要求极高,导致无法准确识别自然手势。提出一种表观特征分析的家居中人机交互的自然手势准确识别方法。首先对采集的自然手势深度信息进行实时分割,设定动态距离视为分割阈值,获得粗略的自然手势分割图像。通过椭圆拟合将获得的自然手势范围进一步细分,然后提取自然手势手指弧度、指间弧度、手指数目等具备旋转平移不变性的表观特征,利用最小距离法进行家居环境下人机交互的自然手势快速分类。仿真结果表明,所提算法可以精确地对家居人机交互的自然手势准确识别。

基于手机手势识别的媒体控制界面

提出一种能够识别通过手机示意的自然手势、进而控制媒体播放的通用型人机界面。用户通过挥动个人的手机表达操作意图,由手机内置三轴加速度传感器获取相应的手势数据,采用动态时间弯曲等多种算法对用户的手势进行识别,实现对多媒体播放的通用控制。实验结果表明,该界面对手机的几种通用手势均能获得较高的识别率,能在实际应用中对媒体进行简单、方便的控制。

手势识别交互在移动端APP中的应用研究

计算机视觉技术的进步让智能设备能准确识别人类手势,从而衍生出让用户在无穿戴设备条件下直接用手势向计算机输入命令的交互方式。为探索手势识别交互应用在移动设备中的实机表现与发展前景,文章以Unity3D(优美缔)游戏引擎为开发平台,辅以增强现实与手部识别工具包,设计了一套适用于手势识别交互的操作手势,并以此开发了一个以线下超市购物为用户场景的移动端APP。通过对该APP的测试与深度体验,作者们分析了手势识别交互模式的优劣势及实用价值。