关于深度数据分析在手势识别中的研究进展

简介：
本研究聚焦于深度数据技术在手势识别领域的最新进展，探讨了该领域内算法优化、模型创新及应用拓展等方面的关键问题与发展趋势。 手势是人机交互的重要手段之一，在人工智能领域得到了广泛应用。然而，传统二维光学摄像头采集到的手势图像质量易受光照和杂散背景的影响，这对手势的提取造成了重大挑战，并限制了基于视觉的手势识别的实际应用进展。 近年来，随着深度摄像技术的发展，为解决上述问题带来了新的机遇。在深度数据的支持下，许多新颖的手势识别方法应运而生，这些新方法提高了手势识别的准确度，大大促进了基于视觉的手势识别系统的实际应用进程。 在此背景下，本段落从获取、常用数据集和基于深度数据的识别技术三个方面介绍了当前基于深度数据的手势识别研究进展，并对其未来的发展进行了展望。