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隨著可穿戴設(shè)備與智能手機(jī)的快速發(fā)展，在它們中裝配了大量傳感器，如加速度傳感器，角速度傳感器，紅外線傳感器等。這些低成本MEMS傳感器被廣泛應(yīng)用于可穿戴設(shè)備與智能手機(jī)，使得基于這些設(shè)備采用多通道界面（如語音，視線跟蹤等），尤其是手勢，的自然交互技術(shù)已成為人機(jī)交互的研究新熱點(diǎn)。
目前大部分以手勢作為輸入信息的交互技術(shù)可以分為，視覺類，傳感類。最近幾年，視覺類的手勢交互技術(shù)發(fā)展出現(xiàn)，如Leap Motion，Kinect等研究成果，其中Leap Motion通過雙目成像原理獲取視圖信息，然后提取視圖中的人體活動(dòng)或手勢信息，從而完成交互。但基于視圖的識別技術(shù)存在以下情況：實(shí)驗(yàn)環(huán)境出現(xiàn)與被識別物體的顏色，輪廓相近的物體時(shí)，識別會出現(xiàn)較大誤差。但此類技術(shù)存在以下情況：若實(shí)驗(yàn)環(huán)境出現(xiàn)存在與膚色相近物體時(shí)，手勢識別會出現(xiàn)較大誤差。而另一種傳感類技術(shù)則不受此影響。近年來，在對傳感類交互技術(shù)的研究中出現(xiàn)如Myo（實(shí)時(shí)將肌肉活動(dòng)產(chǎn)生的電信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號），wil（利用慣性傳感器捕捉手勢信息）等研究成果。并且在傳感類交互技術(shù)中關(guān)于手勢識別的方法也出現(xiàn)很多。
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