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隨著可穿戴設備與智能手機的快速發展，在它們中裝配了大量傳感器，如加速度傳感器，角速度傳感器，紅外線傳感器等。這些低成本MEMS傳感器被廣泛應用于可穿戴設備與智能手機，使得基于這些設備采用多通道界面（如語音，視線跟蹤等），尤其是手勢，的自然交互技術已成為人機交互的研究新熱點。
目前大部分以手勢作為輸入信息的交互技術可以分為，視覺類，傳感類。最近幾年，視覺類的手勢交互技術發展出現，如Leap Motion，Kinect等研究成果，其中Leap Motion通過雙目成像原理獲取視圖信息，然后提取視圖中的人體活動或手勢信息，從而完成交互。但基于視圖的識別技術存在以下情況：實驗環境出現與被識別物體的顏色，輪廓相近的物體時，識別會出現較大誤差。但此類技術存在以下情況：若實驗環境出現存在與膚色相近物體時，手勢識別會出現較大誤差。而另一種傳感類技術則不受此影響。近年來，在對傳感類交互技術的研究中出現如Myo（實時將肌肉活動產生的電信號轉換為數字信號），wil（利用慣性傳感器捕捉手勢信息）等研究成果。并且在傳感類交互技術中關于手勢識別的方法也出現很多。
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