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手势识别和隐马尔可夫模型

快捷方式: 差异，相似，杰卡德相似系数，参考。

手势识别和隐马尔可夫模型之间的区别

手势识别 vs. 隐马尔可夫模型

在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。手势识别可以来自人的身体各部位的运动，但一般是指脸部和手的运动。目前面部表情识别及手势识别成为研究热点。大多数方法采用相机基于计算机视觉算法解释手語。然而，识别人的姿势，步态，行为也是手势识别的一个分支。手势识别可以认为是让计算机理解人体肢体语言的一种手段，因此，人机交互不仅仅是文字接口或者用鼠标键盘控制的用户图像界面，会有更多丰富的途径。. 尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。 在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的，但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符号的序列能够透露出状态序列的一些信息。.

之间手势识别和隐马尔可夫模型相似

手势识别和隐马尔可夫模型有（在联盟百科）0共同点。

上面的列表回答下列问题

手势识别和隐马尔可夫模型之间的比较

手势识别有15个关系，而隐马尔可夫模型有19个。由于它们的共同之处0，杰卡德指数为0.00% = 0 / (15 + 19)。

参考

本文介绍手势识别和隐马尔可夫模型之间的关系。要访问该信息提取每篇文章，请访问：

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