史曉剛

摘 要隨著機器學習、模式識別、人機交互等技術的發(fā)展和改進，增強現(xiàn)實在兵工裝備研發(fā)、娛樂與藝術表演、虛擬訓練等領域得到了廣泛使用。自然手勢識別是增強現(xiàn)實應用的一個關鍵技術，其可以通過特征提取、模式匹配等步驟識別交互者的手勢，提高增強現(xiàn)實人機交互的友好性、可靠性和準確度，具有重要的作用和意義。隨著機器學習、模式識別、人機交互等技術的發(fā)展和改進，增強現(xiàn)實在兵工裝備研發(fā)、娛樂與藝術表演、虛擬訓練等領域得到了廣泛使用。自然手勢識別是增強現(xiàn)實應用的一個關鍵技術，其可以通過特征提取、模式匹配等步驟識別交互者的手勢，提高增強現(xiàn)實人機交互的友好性、可靠性和準確度，具有重要的作用和意義。

【關鍵詞】增強現(xiàn)實 手勢識別 人機交互 模式匹配

1 引言

增強現(xiàn)實是一種能夠將真實世界、虛擬世界信息無縫融合的新型多媒體技術，通過計算機的信息處理，可以將仿真信息疊加到現(xiàn)實世界，并且能夠被人類的視覺、聲覺等感官感知，達到一個超現(xiàn)實的感官體驗，將真實的環(huán)境和虛擬的問題融合到一個空間，為人們提供一個沉浸感強、趣味性足的混合世界。目前，增強現(xiàn)實已經(jīng)在裝配試驗、航空航天、醫(yī)療衛(wèi)生、教育科研等領域得到了廣泛應用，改變了人們傳統(tǒng)的工作、學習和生活模式，提高了社會的信息化、智能化水平。自然手勢識別是增強現(xiàn)實的一個關鍵技術，該技術利用先進的圖像分割、特征提取、模式識別技術，能夠將人們的手勢識別出來，然后觸發(fā)各類型操作，實現(xiàn)信息加工和服務。

2 增強現(xiàn)實技術應用現(xiàn)狀分析

增強現(xiàn)實整合了三維建模、多媒體、傳感器、實時跟蹤與注冊、人機交互等多種技術，為人們提供一個豐富的信息世界。增強現(xiàn)實技術經(jīng)過多年的研究和發(fā)展，雖然沒有形成產(chǎn)業(yè)化的應用，但是也在各個領域得到了積極的部署，用于尖端武器、飛行器、發(fā)動機研發(fā)測試，實現(xiàn)了可視化、虛擬化的技術訓練，形成了一個強大的科研教學、工業(yè)設計、精工制造平臺。本文通過對增強現(xiàn)實技術進行綜合和研究，列舉了一些重要的應用領域：

2.1 古跡文物保護

我國是一個有著上下五千年歷史的文明古國，文化古跡眾多，利用增強現(xiàn)實可以實現(xiàn)對文化古跡的復原，把數(shù)字化的虛擬影像提供給參觀者，不僅可以清晰地看到文字解說，同時還可以重構古跡文物。

2.2 工業(yè)制造裝配

工業(yè)制造裝配流程復雜，如果采用傳統(tǒng)的模式將會耗費巨大的人力物力資源，因此可以利用增強現(xiàn)實提供輔助信息，預先裝配一個產(chǎn)品，查看是否存在運行故障，這樣就可以實現(xiàn)工業(yè)制造的裝配操作。

2.3 娛樂游戲

增強現(xiàn)實可以讓位于不同地點的玩家進入到一個仿真的環(huán)境中，以虛擬替身為操作對象，實現(xiàn)對網(wǎng)絡游戲的操作。

2.4 旅游展覽

人們在參觀旅游景點時，為了能夠提高人們的娛樂性，可以在旅游展覽過程中利用增強現(xiàn)實添加一些動畫、文字解說知識，這樣就可以讓人們隨時隨地獲取信息。

2.5 飛行訓練

在培訓航空航天飛行員的過程中，真實的飛行訓練存在各類型的威脅，不利于人們的操作，因此利用增強現(xiàn)實構建一個飛行訓練模擬器，模擬真實的飛行訓練環(huán)境，既可以提高飛行員操控技能，又能保護飛行員和航空器的安全。

3 增強現(xiàn)實自然手勢識別技術應用研究

在應用增強現(xiàn)實的過程中，自然手勢操作已經(jīng)取代了傳統(tǒng)的鼠標、鍵盤，利用手勢直接操作增強現(xiàn)實環(huán)境中的各類型目標對象，可以更加自然。因此，自然手勢識別就顯得非常重要。自然手勢識別可以將模型空間中的軌跡進行分類，將這些軌跡點劃分為到不同的子集中，這些子集分別是靜態(tài)手勢識別和動態(tài)手勢識別兩種，動態(tài)手勢識別可以轉化為靜態(tài)手勢識別。常用的手勢識別方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡算法、馬爾科夫模型、支持向量機等，這些算法在識別過程中，都需要將自然手勢識別劃分特征提取、模式匹配和語義解釋三個方面。

在自然手勢識別中，增強現(xiàn)實利用多媒體攝像頭或傳感器采集手勢圖像，這些手勢所處的環(huán)境非常復雜，因此可以利用圖像檢測方法獲取手勢特征，構建一個訓練學習的分類器，將這個分類器進行矩形特征添加，通過海量的數(shù)據(jù)訓練和學習強化分類器。視頻圖像中的手勢包含的特征很多，經(jīng)過檢測之后，就可以將這些特征提取出來。特征提取是自然手勢識別學習建模的過程，又被人們稱為圖像表征描述，特征提取方法可以劃分為兩個類別，分別是基于知識表征的方法，另一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學習表征方法?；谥R的表征方法可以根據(jù)目標對象輪廓形狀以及距離度量特性獲取特征數(shù)據(jù)，這個特征距離度量的種類包括曲率角度、歐氏距離等，目標對象輪廓特征很多，可以將這些局部特征一一分解，利用局部特征之間的幾何結構，將常見的知識特征提取出來?；诖鷶?shù)特征和統(tǒng)計學習表征方法則是利用目標對象像素的密度進行統(tǒng)計，然后可以充分地利用統(tǒng)計學的嚴密規(guī)則實現(xiàn)特征分離和提取。目前基于代數(shù)的特征提取方法包括K均值、密度聚類、譜聚類、支持向量機。特征提取完畢之后，自然手勢識別就可以將這些特征與模式庫中保存的信息進行匹配，匹配也是模式搜索、對比的過程。自然手勢識別可以設置一個模式匹配操作閾值，比如可以利用相似度作為度量，然后設置一個閾值，閾值設置完畢之后就可以進行對比，如果相似度超過規(guī)定閾值，則判定模式匹配成功。模式匹配成功之后，自然手勢識別需要將機器語言轉換為人們可以理解的自然語言，這樣就可以使用語義分析技術，將識別的結果提供給人們，幫助人們進行決策，比如下達下一步操作指令等。

4 結束語

增強現(xiàn)實作為人工智能發(fā)展的一個新階段，有效地改變了人們的工作、生活和學習方式，引領了人工智能向著新的革命浪潮發(fā)展。自然手勢識別能夠提高增強現(xiàn)實操作的便捷性、友好性，能夠提高增強現(xiàn)實的普及率，便于人們接受這一人工智能產(chǎn)品，具有重要的作用和意義。

參考文獻

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