基于轨迹匹配的动态手势识别算法研究文献综述

动态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。

其旨在赋予机器理解和响应人类自然手势的能力，在虚拟现实、智能家居、辅助医疗等领域具有广阔的应用前景。

基于轨迹匹配的算法是动态手势识别领域的重要分支，其核心思想是将手势运动视为时间序列轨迹，通过计算不同轨迹之间的相似度来实现手势识别。

本文首先介绍了动态手势识别的概念、意义以及轨迹匹配算法的应用现状，接着对动态手势识别技术和轨迹匹配算法原理进行了详细阐述，并重点分析了常用算法的优缺点。

然后，本文对基于轨迹匹配的动态手势识别算法的研究现状进行了深入分析，包括数据采集与预处理、特征提取、轨迹匹配算法改进、手势识别模型构建与训练等方面。

最后，本文对该领域未来的研究方向进行了展望，包括多模态融合、实时性优化、抗干扰性提升等。

关键词：动态手势识别；轨迹匹配；动态时间规整；隐马尔可夫模型；特征提取

随着人机交互技术的发展，人们对自然、高效、便捷的交互方式的需求日益增长。

手势作为一种直观且自然的表达方式，为人类与机器之间的沟通提供了新的可能性。

动态手势识别作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，旨在使计算机能够理解和解释人类的动态手势，并在各种应用场景中发挥作用，例如虚拟现实、游戏娱乐、智能家居、辅助医疗等[1]。