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高端产业

需求描述

需求背景

人机交互是用户与计算机建立双向感知、进而操纵计算机的先决条件。近年来，随着交互技术的快速发展，交互设备正在向小型化、轻量化、便携化方向发展，价格也更加亲民，而手势识别作为人机交互的重要组成部分，其识别准确度也极大程度地影响着用户交互体验感。现有高精度手势识别技术多应用于实验室环境，对设备和环境要求较高，能够识别的手势种类较少。但在现实应用中，手势识别的人机交互常处于复杂环境下，如光线过亮或过暗、复杂手势导致的手部遮挡、计算机运算效率低等，这些问题会极大地影响手势识别的准确度。一个能够应用在现实应用中的基于手势高精度识别的人机交互技术，是人机交互研究领域的核心问题之一。

需解决的主要技术难题

本技术能够较好地应用在现实交互应用中，需解决：

1.能够适应不同的应用环境，面对复杂的手势所处背景和光照条件，如何保证手势识别的准确度。

2.能够识别较多种类的手势，面对不同的应用需求，如何保证识别不同手势的精确度。

3.现有的人机交互系统常搭载在头盔、眼镜、手机等轻量化设备中，面对有限的计算资源，如何平衡手势识别准确度、运算复杂度和方法对输入的要求之间的关系。

拟实现的主要技术目标/具体指标

1.对处于不同的交互环境和非极端光照条件下，各关节识别误差能够不高于30mm，手势识别准确度满足用户进行自然灵活的人机交互需求。

2.能够至少精准识别并定位空中点击、手掌张开合并等基本交互手势，并实现对双手交互时的手势和其他单手复杂手势的识别。

达到实时的识别速度：不低于30fps。

处理进度