有初科技|5G时代，手势识别的生活场景*角兽创业可行性分析

时间：2021-08-13

进入5G时代，网络速度突飞猛进，带来人工智能、大数据、云计算、物联网……快速发展，也带动手势识别等人工智能交互方式发展，允许用户使用手势来控制或与设备交互，让计算机理解人类的行为。






一．人机共生目标



对于按键、触控屏来讲，手势识别属于*三代交互方式，交互的智能化升级，从模糊的行为习惯中解读出准确的意图，更适应人的动作，向人机共生又迈进了一步。



二．技术步骤



在手势识别的过程中，利用手势的动作和位置变化，进行跟踪、定位，主要分为“手势分割、手势分析以及手势识别”三步，一般摄像头等手势信息输入，软件算法进行手势分割、分析，大数据进行对比，甚至深度学习、推断，才实现了手势识别的完整过程。










1.手势分割



这是手势识别前置步骤，也是关键步骤，关系到后续手势分析、识别结果，而手势分割方案也有单目视觉到立体视觉不同方式，二者软硬件依赖度差异，适应不同场景。

一般来讲，单目视觉利用一个图像采集设备获得手势，得到手势的平面模型，而立体视觉利用多个图像采集设备得到手势不同图像，转换成立体模型，建立手势形状数据库进行手势的模版匹配，只是单目视觉获取数据较少，计算量增加，识别速度降低，分割效果也不如立体视觉。



2.手势分析



这是手势识别系统的关键技术之一，利用手势形状特征或运动轨迹进行手势意图关联，主要有“边缘轮廓提取法、多特征结合法和指关节式跟踪法”等方案。

（1）边缘轮廓提取法，利用手型*特外形进行提取、区分，如结合几何矩和边缘检测的手势识别算法，设定两个特征的权重计算图像间距离，实现对手势的识别。

（2）多特征结合法，根据手的物理特性分析手势的姿势或轨迹，如将手势形状和手指指尖特征相结合来实现手势的识别。

（3）指关节式跟踪法，主要是构建手的二维或三维模型，再根据人手关节点的位置变化来进行跟踪，其主要应用于动态轨迹跟踪，如手势拍照，识别特定手势执行规定动作。



3.手势识别



将模型参数空间里的轨迹或点分类该空间里某个子集的过程，其包括静态手势识别和动态手势识别，动态手势识别较终可转化为静态手势识别，常见手势识别方法主要有“模版匹配法神经网络法和隐马尔可夫模型法”。

（1）模版匹配法，将手势的动作看成是一个由静态手势图像所组成的序列，然后将待识别的手势模板序列与已知的手势模板序列进行比较，从而识别出手势。

（2）隐马尔可夫模型法( Hidden Markov Model，HMM) ，一种统计模型，用隐马尔可夫建模的系统具有双重随机过程，其包括状态转移和观察值输出的随机过程。其中状态转移的随机过程是隐性的，其通过观察序列的随机过程所表现。



三．5G产业*角兽创业机会



在人们主要的应用场景中，如衣、食、住、行、工作、娱乐，都有相关的技术应用。










1.衣：洗衣机

在智能洗衣机的交互中，利用手势识别进行洗衣选项的选择，可以避免直接接触洗衣机，提高交互乐趣。

2.食：厨电

在厨房电器中，吸油烟机、燃气灶、消毒柜、洗碗机等，对于满手油渍的厨师，无接触交互是较好的选择，提高饭菜的洁净度，并避免触电。

2.住：空调、热水器

在卧室空调是*电器，在浴室热水器是*，手势控制代替遥控器、按键，通过用户的手势控制对应的功能，免去用户找遥控器的麻烦，也避免湿手触电危险，人机交互方式更加智能化、自然化。

3.行：汽车

将手势识别应用到驾驶辅助系统中，使用手势来控制车内的各种功能、参数，一定程度上解放双眼，将更多的注意力放在道路上，提升驾车安全性。

4. 工作：投影

在工作场景中，进行商业演讲是必不可少的环节，而投影演示加入手势识别，可以免去激光笔，且可以实现投影的可触控，提高演讲效果。

5. 娱乐：视频

对于手机、电视屏幕来讲，从传统固定视频播放到人机交互的丰富化，减少人的交互或提高交互的自由度，如趣味视频制作、直播*或手势拍照，提高娱乐的价值。



总之，手势识别有着广阔的前景与市场，尤其 5G时代来临，提高了人与机器的智能交互的效率，传统交互方式升级诞生一大批*角兽创新企业。

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