基于环境智能的人机交互手势识别技术综述

手势识别主要关注对人类智能功能的分析。手势识别的主要目标是创建一个能够识别特定人类手势的系统，并利用这些手势来传递信息或进行设备控制。手势为表达思想提供了一种独立于语音的补充模态。对话中与手势相关的信息包括程度、话语结构、空间和时间结构。现有方法主要可分为数据手套方法和基于视觉的方法。一个重要的面部特征点是鼻尖。因为鼻子是面部最高的突出点，并且不受面部表情的影响。鼻子的另一个重要功能是能够指示头部姿态。了解鼻子的位置将使我们能够将未知的三维人脸与人脸数据库中的脸对齐。眼睛检测分为眼睛位置检测和眼睛轮廓检测。现有的眼睛检测工作可分为两大类：传统的基于图像的被动方法和基于主动红外的方法。前者利用眼睛的强度和形状进行检测，后者基于眼睛在近红外照射下会产生反射并产生亮/暗瞳孔效应的假设。传统方法大致可分为三类：基于模板的方法、基于外观的方法和基于特征的方法。本文的目的是比较各种在环境环境中无需任何物理媒介即可将机器直接连接到人类智能的人类手势识别系统。