17、手部手势识别与指纹验证算法优化研究

手部手势识别与指纹验证算法优化研究

1. 手部手势识别实验

手部手势识别是人机交互领域的一个重要研究方向。研究人员提出了一种基于计算机视觉技术的手部手势检测方法，该方法结合了肤色过滤、边界检测、凸包计算以及基于规则的凸缺陷深度推理，并在普通网络摄像头中实现。

1.1 实验设置

为了评估该手势检测算法的功能，研究人员进行了用户实验。实验环境对光照、摄像头位置和图像背景进行了控制，摄像头位置选择与未来将使用的增强现实头戴设备相似。实验流程如下：
1. 向用户展示随机排列的手部手势序列，要求用户依次执行这些手势，每次手势之间暂停三秒。
2. 每个序列先用右手执行一次，再用左手执行一次，每个用户执行五个不同的序列。
3. 系统通过网络摄像头捕捉用户的手势，观察者记录算法输出的手势是否与用户实际做出的手势相符。

1.2 实验结果

研究人员对七名用户进行了评估，每个用户用双手执行五个手势序列（每个序列由从 0 到 5 的六个手势组成），总共进行了 420 次手势检测尝试。实验结果如下表所示：
| 手部使用 | 检测手势 0 | 检测手势 1 | 检测手势 2 | 检测手势 3 | 检测手势 4 | 检测手势 5 | 总计 |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| 右手 | 52% | 56% | 84% | 76% | 92% | 92% | 75.3% |
| 左手 | 84% | 32% | 48% | 88% | 84% | 80% | 69.3% |
| 总计 | 68% | 44% | 66% | 82% | 88% |