基于傅立叶描述子的手势特征提取与识别文献综述

手势识别作为人机交互的重要手段，近年来受到广泛关注。

傅立叶描述子作为一种有效的形状描述方法，在手势识别领域展现出巨大潜力。

本文首先介绍手势识别和傅立叶描述子的相关概念，然后回顾基于傅立叶描述子的手势特征提取与识别研究进展，包括传统傅立叶描述子方法、改进傅立叶描述子方法以及与其他算法结合的方法，并对不同方法的优缺点进行分析比较。

最后总结该领域面临的挑战并展望未来研究方向。

关键词：手势识别；傅立叶描述子；特征提取；形状描述；模式识别

#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能力，是人机交互领域的关键技术之一。

其目标是通过分析手势图像或视频序列，识别出手势的类别或含义，从而实现人与机器之间自然、直观的交互。

#1.2傅立叶描述子
傅立叶描述子是一种基于频域分析的形状描述方法，其基本原理是将二维平面内的封闭曲线转换为一维傅立叶系数序列，利用这些系数来表示形状特征。

傅立叶描述子具有平移、旋转和缩放不变性等优点，因此被广泛应用于目标识别、图像检索等领域。

#2.1手势识别技术的发展
手势识别技术发展至今，经历了从数据手套到视觉技术的转变，识别方法也从模板匹配发展到机器学习。