周思昀，施水才

（北京信息科技大学 计算机学院，北京 100192）

0 引言

相较于语言和文字，手势是一种更加自然的交互方式。手势识别技术使用户能够通过手势对计算机下达指令，从而进行一系列操作，在人机交互、智能驾驶等领域均具有重要意义[1-3]。随着计算机的普及，更加自然简单的交互方式成为当下的发展需求。利用手势进行交互，可有效避免使用计算机的复杂性，使得用户不需要进行专业性训练即可与计算机进行交互。此外，手势识别作为非接触式的交互方式，一定程度上更加方便快捷[4]。例如，应用于智能家居领域时，用户不需要与屏幕进行接触即可完成交互。在当下的疫情环境期间，采用非接触式的手势识别输入指令，可避免接触公共设施的屏幕，如快递取件箱输入验证码提取快递，能够有效避免人与人之间的病毒传播。因此，在诸多方面来看，非接触式手势识别的研究对计算机技术的发展有着重要的促进作用，也具有对其应用的现实意义[5]。

使用手势与网页进行交互的过程中，存在着背景复杂度和计算机摄像头所获取的图像像素过低的问题。针对手势检测问题，林海波等人提出一种通过使用深度图像分割出手势目标的方式对手势进行提取[6]。张强等人提出一种基于改进YOLOv3的手势实时识别方法对深度图像进行目标识别[7]。这两种方式都对深度图像信息进行分析，在实际应用中对硬件设备需求较高，因此更适用于交互游戏机或实验室环境。……