基于深度学习的手势识别方法研究文献综述

手势识别作为人机交互的重要手段，近年来受到越来越多的关注。

传统的机器学习方法在处理复杂背景和光照变化等情况下识别率较低，而深度学习的出现为手势识别提供了新的解决思路。

本文首先介绍了手势识别的概念、意义以及传统方法和基于深度学习方法的优缺点，然后重点概述了近年来深度学习在手势识别中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及基于Transformer的模型等，并对不同模型的优缺点进行了比较分析。

最后，总结了当前研究中存在的问题，并展望了未来手势识别技术的发展趋势。

关键词：手势识别；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；Transformer

#1.1手势识别手势识别是指计算机理解和解释人类手势的过程，其目标是将手势转换为机器可理解的指令或信息。

手势作为一种自然、直观的交流方式，在人机交互、虚拟现实、智能家居等领域具有广泛的应用前景。

#1.2深度学习深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来源于人脑神经网络的结构和功能。

深度学习模型通常由多个非线性变换层组成，能够从大量数据中自动学习特征表示，并具有强大的泛化能力。

#1.3手势识别方法分类手势识别方法可以根据不同的标准进行分类，例如：
基于数据类型：基于图像的手势识别基于视频的手势识别基于传感器的手势识别基于识别目标：静态手势识别动态手势识别基于识别算法：传统机器学习方法深度学习方法