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基於骨架運動檢測用戶手勢涉及哪些算法？我知道的包括：Kinect手勢識別理論
a）隱馬爾可夫模型。您可以爲HMM定義一些參數，例如手部位置，肘部角度等，以便輸入到您的HMM中。然後花一些時間訓練系統，調整參數，直到它能夠足夠可靠地識別您的手勢。我相信這是Wii手勢通常如何完成的。使用kinect 的好例子。
b）連接點。如果您的手勢詞彙量有限，則可以沿着每隻手通常採用的路徑設置碰撞球。如果他們沒有足夠快地跟蹤路徑，你可能會失敗。
這兩種方法都可能需要進行大量調整才能獲得您想要的成功/失敗率。我想知道是否還有其他方法我不知道，以及這些方法的優點是什麼。
您是否能夠達到您要搜索的內容？我目前陷入了同樣的問題，任何幫助將不勝感激。謝謝 – 2011-05-24 17:25:08
我們能夠通過解決方案（b）解決問題。由於項目的性質，我們已經有了每個手勢的3d動畫，所以我們編寫了一個應用程序來生成基於此的「點」（在我們的例子中，我們只需要從手的位置生成'點'）。而且我們會用手來調整點的大小，每個點之間的間距，每個位置的持續時間等。這並不完美，但它爲我們完成了工作。 – 2011-05-25 19:40:57