手势识别讲解.pptx

;;案例应用场景

案例演示操作

案例规划部署

案例需求方案

案例相关知识;手势识别是计算机科学和语言技术中的一个主题，目的是通过数学算法来识别人类手势。

手势可以源自任何身体运动或状态，但通常源自面部或手。

本领域中的当前焦点包括来自面部和手势识别的情感识别。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，而无需接触他们。姿势，步态和人类行为的识别也是手势识别技术的主题。手势识别可以被视为计算机理解人体语言的方式，从而在机器和人之间搭建比原始文本用户界面或甚至GUI（图形用户界面）更丰富的桥梁。

手势识别使人们能够与机器（HMI）进行通信，并且无需任何机械设备即可自然交互。使用手势识别的概念，可以将手指指向计算机屏幕，使得光标将相应地移动。这可能使常规输入设备（如鼠标，键盘甚至触摸屏）变得冗余。;案例应用场景

案例演示操作

案例规划部署

案例需求方案

案例相关知识;演示操作流程;演示操作流程——准备工作;演示操作流程——准备工作;演示操作流程——准备工作;演示操作流程——准备工作;演示操作流程——准备数据;演示操作流程——创建数据集;演示操作流程——创建数据集;演示操作流程——订阅算法;演示操作流程——订阅算法;演示操作流程——使用订阅算法训练作业;演示操作流程——使用订阅算法训练作业;演示操作流程——使用订阅算法训练作业;演示操作流程——转换模型;演示操作流程——转换模型;演示操作流程——导入模型至华为HiLens;演示操作流程——导入模型至华为HiLens;演示操作流程——新建手势识别技能;演示操作流程——新建手势识别技能;演示操作流程——发布技能;演示操作流程——安装技能;演示操作流程——安装技能;演示操作流程——启动技能;演示操作流程——启动技能;演示操作流程——启动技能;演示操作流程——启动技能;案例规划;案例应用场景

案例演示操作

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案例任务实施

案例相关知识;;案例任务实施;;1.

2.;将笔记本电脑和HiLensKit用网线直连，单击“打开网络和共享中心”，修改本地连接属性，;;;;;;;;;;;;;;任务二：手势识别技能开发;案例应用场???

案例演示操作

案例规划部署

案例具体实施

案例相关知识;在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。手势识别可以来自人的身体各部位的运动，但一般是指脸部和手的运动。目前面部表情识别及手势识别成为研究热点。大多数方法采用相机基于计算机视觉算法解释手语。然而，识别人的姿势，步态，行为也是手势识别的一个分支。手势识别可以认为是让计算机理解人体肢体语言的一种手段，因此，人机交互不仅仅是文字接口或者用鼠标键盘控制的用户图像界面，会有更多丰富的途径。

基于视觉的手势识别技术的发展是一个从二维到三维的过程。早期的手势识别是基于二维彩色图像的识别技术，就是指通过普通摄像头拍出场景后，得到二维的静态图像，然后再通过计算机图形算法进行图像中内容的识别。随着摄像头和传感器技术的发展，可以捕捉到手势的深度信息，三维的手势识别技术就可以识别各种手型、手势和动作。

;手势识别发展阶段阶段：

二维手型识别

二维手型识别，也称静态二维手势识别，识别的是手势中最简单的一类。只能识别出几个静态的手势动作，比如握拳或者五指张开。

这种技术只能识别手势的“状态”，而不能感知手势的“持续变化”。说到底是一种模式匹配技术，通过计算机视觉算法分析图像，和预设的图像模式进行比对，从而理解这种手势的含义。因此，二维手型识别技术只可以识别预设好的状态，拓展性差，控制感很弱，用户只能实现最基础的人机交互功能。

其代表公司是被Google收购的Flutter。使用他家的软件之后，用户可以用几个手型来控制播放器。

;手势识别发展阶段阶段：

二维手势识别

二维手势识别，仍不含深度信息，停留在二维的层面上。这种技术比起二维手型识别来说稍复杂一些，不仅可以识别手型，还可以识别一些简单的二维手势动作，比如对着摄像头挥挥手。

二维手势识别拥有了动态的特征，可以追踪手势的运动，进而识别将手势和手部运动结合在一起的复杂动作。这种技术虽然在硬件要求上和二维手型识别并无区别，但是得益于更加先进的计算机视觉算法，可以获得更加丰富的人机交互内容。在使用体验上也提高了一个档次，从纯粹的状态控制，变成了比较丰富的平面控制。

其代表公司是来自以色列的PointGrab，EyeSight和ExtremeReality。;手势识别发展阶段阶段：

二维手势识别

二维手势识别，仍不含深度信息，停留在二维的层面上。这种技术比起二维手型识别来说稍复杂一些，不仅可以识别手型，还可以识别一些简单的二维手势动作，比如对着摄像头挥挥手。

二维手势识别拥