许长勇
南通智行未来车联网创新中心 226600
摘要】随着我国科学技术的不断发展，手势识别技术也得到了较好的更迭与创新，基于人工智能的手势识别人机交互技术在我国很多领域也得到了应用。这套技术的适用性非常强，目前已经取得了较好的应用效果。在这种情况下，有必要对其具体应用现状进行全面的探讨。本文先阐述了手势识别技术的相关内容，接着分析了国内外当前在这项技术方面的发展现状，接着还结合我国行业环境实际现状阐明了这套技术的具体应用，最终从不断完善技术产业链、积极发展核心关键技术两个方面，探讨了这套技术未来应用发展中的策略。
【关键词】手势识别；发展现状；技术应用；关键技术
一、人工智能手势识别人机交互技术的相关概述
手势识别是计算机科学和语言技术中的一个主题，目的是通过数学算法来识别人类手势。本领域中的当前焦点是动态和静态的手势识别。在人机交互方面，用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，从而避免接触。除此之外，姿势、步态和人类行为的识别也是手势识别技术的主题。手势识别可以被视为计算机理解人体语言的方式，从而在机器和人之间搭建起更方便的桥梁。
手势识别最初是使用机器设备，有线地连接在计算机系统上，从而直接检测手胳膊各关节的角度和空间位置并将这些手势数据完整无误地传送至识别系统中。其典型设备如数据手套等。其后，通过对传感器技术的发展，光学标记方法取代了数据手套，用户只需佩戴光学标记设备，便可通过红外线将人手位置和手指的变化传送到系统屏幕上。光学标记方法也可提供较好的识别效果，但仍需较为复杂的设备。
外部设备的介入虽使得手势识别的准确度和稳定性得以提高，但却掩盖了手势自然的表达方式。为此，基于视觉的手势识别方式应运而生，视觉手势识别是指对视频采集设备拍摄到的包含手势的图像序列，通过计算机视觉技术进行处理，进而对手势加以识别。
二、人工智能手势识别人机交互技术的发展现状
（一）国外发展现状
手势识别技术已经在全球范围内被广泛研究与应用。韩国的高校研究员设计的手势识别系统平均识别率超过60%；印度研究者在视觉手势识别的基础上，提出了一种基于结构特征的手势识别算法，使得识别率大幅度改进；除此之外，许多大型跨国电子企业也投入到手势识别的研究与项目开发中，如三星开发出了智能电视，可通过手势与语音完成开关机、换台、音量调节等操作；微软研发了一种通过笔记本电脑内置的麦克风和扬声器实现手势识别的技术等。
（二）国内发展现状
近年来，我国对基于手势识别技术的人机交互的研究得到了极大的发展，高校研究所与科研单位贡献了许多研究成果。中国科学院软件研究所通过建立模型，实现了对人手运动的鲁棒性跟踪，即跟踪丢失后可自动恢复，继续跟踪；中国科学技术大学和哈尔滨工业大学合作研究出了基于“大小手”的徒手手势实时识别，该系统对常用手势识别率极高；清华大学计算机科学与技术系提出了一种新的基于表观的手势识别技术，实现了对12种手势在线识别的系统，并拥有极高的准确度。
三、人工智能手势识别人机交互技术的应用方向
（一）在工业控制领域的应用
在工业控制领域中，手势识别技术可用于无接触梯控，减少可能存在的接触以防止病毒的传播。如在电梯中加装摄像头和显示屏，通过对手势的识别来操控电梯楼层、开关门，可以极大地减少不必要的接触，在新冠病毒威胁尚未消除的当下，这项应用具有相当大的价值。
除此之外，手势识别还可以用于操纵工业机器手，完成某些具有风险但精度要求并不高的工作，如操作链锯、浇筑铁浆等，极大地保障了工人的生命安全。
（二）在医疗设备领域的应用
手势识别与智能化医疗相辅相成，能极大地减轻医生、护士的负担，为病患提供更好地服务。汇春科技公司研制了隔空手势识别芯片，加载在医疗设备上之后，可以实现隔空手势感应与应用护理，无论是护工的日常清理还是护士的护理上药，均可通过该芯片操纵设备隔空进行，极大地减少了病菌的传播，进一步保护了病患和医护人员的生命安全。
（三）在智能家居领域中的应用
手势识别技术可以与日常家电结合，在之只能家居领域大放异彩。以电视为例，加载了手势识别技术后，智能电视可实现远距离通过手势切换频道，调节音量，甚至用手势实现开关电视，极大地方便了人们的生活。
四、人工智能手势识别人机交互技术的应用发展策略
（一）不断完善技术产业链
对人工智能手势识别的后期发展中，可以通过科研机构、各高校对人工智能手势识别的应用方向进行有效创新研究，将理论研究，产品设计，工艺制造、测试使用形成一条产业链，大力推动手势识别技术的应用和发展。
（二）积极发展核心关键技术
手势识别技术的某些瓶颈难题，如识别成功率受到周遭环境影响极大，手部关节因人而异，不同用户做手势时存在的熟练度和速率差异，效率和识别延迟等问题，均需要通过发展核心关键技术来克服，把控和发展核心关键技术将是手势识别技术大力发展的保证。
结束语
对人工智能手势识别人机交互相关技术进行全方位多层地的分析与探讨后发现，我国的很多领域均出现了手势识别技术的应用实例，部分获得了较好的成果。但需要注意的是，综合各个行业的应用实例来看，应用场景存在极大的差异，整体技术层次参差不齐，同时各大高校研究机构对于该技术的研究方向均不尽相同，这说明手势识别技术还存在着相当大的潜力待人们发掘。
参考文献
[1]陈壮炼,林晓乐,王家伟,李超.基于卷积神经网络的手势识别人机交互系统的设计[J].现代计算机,2021(06):57-62.
[2]任海兵,祝远新,徐光,林学,张哓平.基于视觉手势识别的研究—综述[J].电子学报,2000(02):118-121. [3]孙超,冯志全,李扬,张明敏,张文杰,潘志庚. 基于手势识别的人机交互综述[A]. 中国计算机学会多媒体技术专业委员会 、中国图象图形学学会多媒体专业委员会 、中国计算机学会普适计算专业委员会、ACM SIGCHI 中国分会、中国自动化学会.第六届和谐人机环境联合学术会议（HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议（NCMT2010）、第6届全国人机交互学术会议（CHCI2010）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2010）论文集[C].中国计算机学会多媒体技术专业委员会 、中国图象图形学学会多媒体专业委员会 、中国计算机学会普适计算专业委员会、ACM SIGCHI 中国分会、中国自动化学会:中国计算机学会多媒体技术专业委员会,2010:9.
[4]李清水,方志刚,沈模卫,陈育伟.手势识别技术及其在人机交互中的应用[J].人类工效学,2002(01):27-29+33.
[5]任雅祥.基于手势识别的人机交互发展研究[J].计算机工程与设计,2006(07):1201-1204.
[6]杨益平,闵啸.基于计算机视觉的手势识别人机交互技术[J].电子技术与软件工程,2018(12):138-139.
[7]顾立忠. 基于表观的手势识别及人机交互研究[D].上海交通大学,2008.
[8]张东明,张国锋,戴树岭.基于视觉的多用户手势识别人机交互技术研究[J].系统仿真学报,2008,20(S1):53-56.
[9]刘江华,陈佳品,程君实.用于人机交互的静态手势识别系统[J].红外与激光工程,2002(06):499-503.