评估最佳人体手势设计方法和医学图像的运动表示,使用深度数据和手势识别的细分和手势识别

科学领域:

• 计算机科学 计算机科学
• 生物医学工程 生物医学工程
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 智能人机接口依赖于人类手势识别和运动表现,以实现自然交互.
• 识别表达性的身体运动对于先进的界面至关重要.

研究的目的:

• 为医疗图像提供最佳人体手势和运动表示技术的简要概述.
• 对人类手势设计,图像细分和识别方法的现有研究进行调查.

主要方法:

• 审查各种关于人类手势设计和图像细分和手势识别方法的各种工作.
• 对手势图像和各种运动识别技术的建模技术的分析.
• 对手势/动作识别中的程序,数据集,识别率和方法的调查.

主要成果:

• 确定了用于图像细分和手势识别的各种设计方法.
• 讨论了手势分析和运动识别的建模技术.
• 提供了关于手势/动作识别领域的努力和发展的见解.

结论:

• 手势和运动识别对于智能的人机界面至关重要.
• 这项调查有助于理解当前的进展,并开发改进的未来应用.