王 巍，张慧静，任相臻

(1.河北工程大学 信息与电气工程学院，河北 邯郸 056038；2.江南大学 物联网工程学院 物联网技术应用教育部工程中心，江苏 无锡 214122)

0 引 言

根据手语输入介质的不同，手语识别系统大致分为两种：基于数据手套的手语识别和基于视觉的手语识别。前者是通过数据手套这一可穿戴式传感器来捕获手势原始数据，然后对这些数据进行分析处理来识别出用户的手部姿态[1]，后者是基于计算机视觉通过摄像头捕获手势图像数据，然后运用各种图像处理技术进行分析，最终达到手势识别的目标[2]。由于数据手套需要通过多组不同类型传感器识别确定用户手指的真实位置，所以具有其它识别设备无法匹敌的高精度、低误差的特性。但考虑到数据手套佩戴繁琐、价格昂贵、普适性低、抗干扰性差等因素，逐渐受到“冷落”。后者则以其自然、直观、易于学习等优势逐渐成为近几年手语识别领域的青睐[3]，但识别精度又差强人意。

1 国内外研究现状

微软Kinect是一款消费级的姿态传感器，它能够允许用户在非控制条件下进行交互[4]。Kinect最初设计应用于体感游戏[5]。然而，随着Kinect版本不断地更新和技术的提高，也被应用到人体骨骼追踪、人脸识别和手势识别等领域[6]。将测试的准确度和精度作为Kinect的评估标准，Gonzalez-Jorge等[7]将Kinect与Xtion传感器进行了比较，发现准确度和精度并不受传感器类型或是测试目标与设备间的入射角度的影响，而距离则会引起测试准确度和精度成倍降低。……