回顾：人机交互中的手势的可视化解释

本科毕业设计（论文）

外文参考文献译文及原文

学院机电工程学院

专业数字媒体技术

年级班别2008级（1）班

学号3109000746

学生姓名李林钢

指导教师冯开平

2013年6 月

目录

译文：回顾：人机交互的手势的可视化解释 (1)

1 引言 (1)

2手势建模 (3)

2.1定义手势 (3)

2.2手势分类 (5)

2.3 手势的暂时性模型 (5)

2.4空间建模手势 (6)

3手势分析 (7)

原文： Visual Interpretation of Hand Gestures for Human-Computer Interaction:

A Review(见同名文献) .................................................. 错误！未定义书签。

1 INTRODUCTION .......................................................................... 错误！未定义书签。

2 GESTURE MODELING ................................................................ 错误！未定义书签。

2.1 Definition of Gestures .......................................................... 错误！未定义书签。

2.2 Gestural Taxonomy ............................................................... 错误！未定义书签。

2.3 Temporal Modeling of Gestures ........................................... 错误！未定义书签。

2.4 Spatial Modeling of Gestures ............................................... 错误！未定义书签。

3 GESTURE ANAL YSIS ..................................................................................... 错误！未定义书签。

译文：

回顾：人机交互的手势的可视化解释

1 引言

随着计算机在社会的大量涌入，人机交互（HCI），已经成为我们日常生活中越来越重要的一部分。人们普遍认为，计算，通信和显示技术的进步，甚至进一步，现有的人机交互技术可能会成为可用信息流的有效利用率的一个瓶颈。例如，最流行的人机交互模式是基于简单的机械装置的键盘和鼠标。这些设备已发展到很家喻户晓，但它有固有的限制，就是在我们跟计算机进行交互的速度和自然性方面。随着新的显示技术的出现，例如虚拟现实[2] ，[78]，[41]，此限制已变得更加明显。因此，近年来向新颖的设备和技术发展的研究已经有了一个巨大的推动，这将解决这个人机交互的瓶颈。

一个长期一直在人机交互的尝试就是要迁移到“自然”，也就是指人类借助人机交互与对方沟通。有了这个动机，自动语音识别一直都保持着几十年来的研究课题的地位。语音识别已经取得了巨大的进步，几个成功商业化的演讲接口的已经部署[75]。然而，只是在最近几年来才增加了将人和人的交流方式引入人机交互中，这包括了以人的手臂，或手的运动为基础的一类技术。人类的手势是人与人之间的非言语互动的一种手段。它们的范围从简单的行动，用我们的手来指向和移动对象到更复杂的表达我们的感情，从而能够让我们与他人进行沟通。

为了在人机交互中利用手势，有必要提供方法，使手势可以被计算机解释。手势的人机交互解释要求的人的手，手臂的动态和/或静态的配置，甚至是对人体的其他部分时，是可被机器所测量的。第一次尝试来解决这个问题的时候引出了机械装置用来直接测量的手和/或手臂的关节角度和空间位置。所谓的手套的是这一组设备表现力最好的[9]，[32]，[88]，[70]，[101]。手套基于手势界面，要求用户穿戴笨重的装置，一般通过电缆将设备连接到一台计算机。这阻碍了与该用户可以与计算机控制的环境中进行交互的易用性和自然性。即使使用这种特定的设备可能是合理的一个高度专业化的应用领域，例如在一个虚拟现实环境中模拟手术，“日常”的用户肯定会对这样繁琐的接口工具望而却步。这催生了活跃的研究朝着更“自然”的人机交互技术。

潜在的，任何的笨拙地使用手套和其他设备是可以克服的，也就是使用以视频为主

的非接触式交互技术。此方法建议使用一组的视频摄像机和计算机视觉技术用来解释手势。在这方面所产生的基于视觉的接口的无阻碍性导致了在最近的活动的一个新突破。在计算机视觉技术的最新进展中，可能促成这种兴趣不断增加的其他因素，包括快速计算的实现，使得实时视觉处理是可行的。很多方法已被应用到人机交互手势的视觉解释的问题，如将在以下各节中看到。许多这些方法已被选用和实施，使他们专注于一个特定方面的手势，比如，专人跟踪，手的姿势估计，或手的姿态分类。在一些特定的应用程序，如用手指作为指针来控制电视，或美国手语解释的背景下，已经开展了许多研究。

直到最近，大多数基于视觉的手势人机交互工作一直侧重于静态手势或姿势识别。多种型号，其中大部分直接取自一般物体识别方法，已被用于这一目的。手的图片，几何矩，轮廓，剪影，3D手骨架模型是几个例子。然而，在最近一年中，才产生了结合手势的动态特性的兴趣。其基本原理是动态手势动作和手的运动传递尽可能多的意义，他们的手势一样。已经提出了许多方法，包括从全局手动分析，独立的指尖运动分析，手势分析。基于视觉的手势分析的推动下，需要开发更自然，高效的人机接口，有关的各种研究也因此获得了快速增长。这些研究报告分布在不同的文献中，但是有时候他们的研究角度和阐述会产生一定程度的混乱。因此，有越来越多的需要去调查最先进的基于视觉的手势识别，和去系统分析基于视觉的手势的人机界面的进展。本文试图汇集在它作用的不同的人机交互背景下，视觉手势解释的最新进展。

我们以对手势识别系统的通常看法为基础，将后面的讨论分成了以下的几个部分，开展了调查：

•手势建模（第2节）

•手势分析（第3节）

•手势识别（第4节）

•基于手势的系统和应用程序（第5）

识别任务（在一个研究中或清晰或隐约被考虑到）的第一阶段是选择一个模型的手势的数学模型可以同时考虑空间和时间特性的手和手势。我们致力于手势建模问题深入讨论。用于建模的方法，解释手势的性质和证明性能起着举足轻重的作用。