Page 88 - 《软件学报》2021年第10期
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                    Table 2    Descriptions of publically available dynamic hand gesture datasets, following the order of Table 1
                                  表 2   对公开可用的动态手势数据库的描述(与表 1 中的顺序相同)
                    编号           规模               设备       提供的数据类型                   特点
                         ChaLearn Gesture Challenge,                        从 9 个不同的领域选择的手势,
                     1                           Kinect      RGB+Depth
                             50 000 samples                                   手势类型多,包含肢体动作
                           20 classes, 27 subjects,         RGB+Depth+
                     2                           Kinect                     意大利手语手势,包含肢体动作
                             13 858 samples                    Audio
                           24 classes, 20 subjects,   Bumblebee   RGB+Depth+   飞机和航空母舰甲板通信手势,
                     3
                              9 600 samples   2 stereo camera   mask+pose         包含肢体动作
                     4      4 classes, 57 samples   unknown    RGB                人机交互手势
                           25 classes, 20 subjects,   DS325 and   RGB+Depth+
                     5                                                      汽车辅助驾驶所使用的交互手势
                              1 532 samples   DUO 3D camera   stereo-IR
                           71 classes, 8 subjects,                         第一人称拍摄的日常抓握动作,估计
                     6                         Intel’s Senz3D   RGB+Depth
                              12 000 frames                                出了受力点和力的方向,但并不准确
                            4 classes, 4 subjects,                      第一人称拍摄两人进行 4 种游戏时执行的动
                     7                         Google Glass   RGB+mask
                             130 000 frames                              作,人工标注了双手的像素级掩码(mask)
                          14/28 classes, 20 subjects,   Intel Real Sense
                     8                                       Depth+pose     交互手势,包含粗粒度与细粒度
                              2 800 samples    Depth camera
                          14/28 classes, 28 subjects,   Intel Real Sense
                     9                                       Depth+pose     交互手势,包含粗粒度与细粒度
                              2 800 samples    Depth camera
                           13 classes, 21 subjects,
                     10                        Leap Motion     pose            交互手势,包含双手手势
                              608 samples
                           83 classes, 50 subjects,   Intel RealSense
                     11                                      RGB+Depth         交互手势,包含双手手势
                             24 161 samples      SR300
                           45 classes, 6 subjects,   Intel RealSense   RGB+Depth+   第一人称拍摄的日常动作,包含了
                     12
                              1 175 samples      SR300     pose+object pose   交互物体的 3D 模型和姿态
                           33 classes, 4 subjects,
                     13                         RageCams     RGB+pose           第一人称抓握动作
                             18 210 samples
                 3    动态手势交互应用
                    手势交互界面将推动虚拟现实、移动终端等研究和应用,促进这些产业的发展.具体而言,手势交互技术具
                 有许多典型应用(见表 3).
                        Table 3    Representative gesture interaction interfaces, systems and applications in recent years
                                        表 3   近年来有代表性的手势交互界面系统及应用
                         名称              关键交互技术                交互工具                    特点
                              [9]
                      朱英杰,等人           3D 建模技术、虚拟          光学运动捕捉系统、         虚拟装配系统,可实现人与虚拟环境
                                       显示技术、机器学习          数据手套、头盔显示器          间的复杂交互,难以实现精确操作
                      BodyAvatar [75]     3D 建模技术               Kinect          3D 建模工具,允许人直观地
                                                                                 使用身体表达 3D 形状
                       Pfeil,等人 [76]      3D 交互技术               Kinect      无人机控制系统,包含多种类型的手势
                      Vinayak,等人 [77]     3D 建模技术               Kinect             虚拟陶器应用程序
                       HoloDesk [78]       全息技术          光学透视显示器、Kinect     全息交互系统,无需使用任何穿戴设备
                                                                                使用毫米波捕捉手部信息,
                           [34]
                         Soli        电磁回波探测、机器学习              毫米波雷达
                                                                              鲁棒性好,精确到亚毫米级,能耗低
                                                                            使用自制设备 Mime 的手势交互系统,
                            [79]
                        Mime             计算机视觉技术                Mime
                                                                                  对光线不敏感,精度高
                                                                              虚拟钢琴系统,只能用于平面交互,
                                [80]
                    Barehanded Music       机器学习            Depthsense325 传感器
                                                                                     鲁棒性不高
                                                                                三维手绘系统,能方便画出
                                 [81]
                   SketchingWithHands     3D 建模技术          Leap  Motion、手写笔
                                                                                  3D 手持物品的草图
                         ATK  [82]         机器学习               Leap Motion           空中打字应用
                       Cui,等人 [83]        3D 建模技术             Leap Motion      使用 Leap Motion 构建的虚拟
                                                                              建模系统,用户无需学习即可使用
                       任镤,等人 [12]         3D 建模技术             Leap Motion      古建筑三维场景快速搭建系统,
                                                                                   直观、便捷、高效
                      Liang,等人 [84]       3D 建模技术             Leap Motion       基于手势的木偶故事系统
                       GazeTap [85]    眼球跟踪技术、触控板技术            MeVisLab            减轻医生双手负荷
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