Theory Kinect手势识别理论

基于骨架运动检测用户手势涉及哪些算法？我所知道的包括：

a） 隐马尔可夫模型。您为HMM定义了许多参数，如手的位置、肘部角度等，以输入HMM。然后花一些时间训练系统，调整参数，直到它能够足够可靠地识别您的手势。我相信Wii的手势通常就是这样做的。kinect就是一个很好的例子

b） 把这些点连起来。如果手势词汇有限，可以沿每只手通常采用的路径设置碰撞球体。如果他们没有足够快地跟随路径，那么手势可能会失败

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这两种方法都可能需要进行大量调整，以获得您想要的成功/失败率。我想知道是否还有其他我不知道的方法，以及每种方法的优点。

以下是Matthew Tang在手势识别方面的工作。希望本文中的参考资料也能有所帮助。

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你能找到你想要的东西吗？我现在也遇到了同样的问题，如果有任何帮助，我将不胜感激。谢谢，我们通过了解决方案（b）。由于该项目的性质，我们已经有了每个手势的3d动画，因此我们编写了一个应用程序，基于此生成“点”（在我们的例子中，我们只需要从手的位置生成“点”）。我们会手工调整点的大小，每个点之间的间距，保持每个位置的时间等等。这并不完美，但它为我们完成了任务。