基于RGB-D深度图像的的手势识别研究与人机交互实现文献综述

手势识别作为人机交互领域的关键技术，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

传统的手势识别方法依赖于二维彩色图像，容易受到光照变化、背景干扰等因素的影响，识别精度有限。

而随着RGB-D深度相机的出现，为手势识别提供了新的思路。

RGB-D相机能够同时获取场景的彩色图像和深度图像，提供更丰富的空间信息，有效提升手势识别的鲁棒性和准确性。

本文首先介绍了手势识别和RGB-D传感器的相关概念，并对基于RGB-D深度图像的手势识别的研究背景、意义以及国内外研究现状进行了综述。

其次，详细阐述了基于RGB-D深度图像的手势识别主要研究方法，包括传统方法和基于深度学习的方法。

然后，对不同方法的优缺点、适用场景以及性能进行了比较分析。

最后，总结了当前研究中存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：手势识别；RGB-D深度图像；人机交互；深度学习；特征提取

近年来，随着计算机视觉、模式识别以及人工智能技术的快速发展，人机交互技术正朝着更加自然、高效、智能的方向发展，手势识别作为一种自然直观的交互方式，在人机交互领域扮演着越来越重要的角色。