17、基于深度学习的手势控制界面与生物多样性数据知识形式化探索

基于深度学习的手势控制界面与生物多样性数据知识形式化探索

1. 基于深度学习的手势控制界面

在人机交互领域，手势识别是构建用户友好界面的重要方式。未来，通过手部姿势、手指和手部动作来操作复杂机器和智能设备，有望消除用户与机器之间的物理接触。然而，单摄像头图像中的手部姿势识别面临诸多挑战，如遮挡、姿势变化、外观差异和手部形状不同等。

近年来，卷积神经网络（CNNs）成为目标识别任务的先进技术，但在手部姿势分类问题上，其广泛高效应用仍面临一些障碍，如缺乏足够大的数据集、高计算成本以及缺乏适合基于CNN分类器的手部检测器。

为解决这些问题，研究人员开发了一种适用于计算资源有限的嵌入式计算机的手部姿势识别系统。该系统主要目标包括高准确率、快速响应时间、低功耗和低计算成本。

系统主要由三个步骤组成：
- 手部检测 ：使用Haar级联分类器检测基本手部形状，但由于手部运动时静态特征少，该方法不够稳健，因此结合基于手腕区域的手部跟踪器进行补偿。
- 手部区域跟踪 ：采用MOSSE（最小输出平方误差）跟踪算法，该算法使用自适应相关进行对象跟踪，对光照、尺度、姿势和非刚性变形具有鲁棒性，且能检测遮挡，操作帧率高，消耗的内存和计算资源比Haar级联分类器少。
- 手部手势识别 ：基于训练好的卷积神经网络进行。

以下是系统的主要流程：

graph LR
    A[图像采集] --> B[手部检测]
    B --> C[手