基于隐马尔可夫模型增量学习的动态手势识别：方法、挑战与突破

一、引言

1.1研究背景与意义

在科技飞速发展的当下，人机交互技术已然成为推动各领域进步的关键力量。从日常生活中智能设备的便捷操作，到工业生产里自动化系统的高效控制，再到医疗、教育等专业领域的创新应用，人机交互无处不在，深刻地影响着人们的生活与工作方式。手势识别技术作为人机交互领域的重要研究方向，以其直观、自然的交互特性，为用户带来了全新的交互体验，极大地拓展了人机交互的可能性。

在虚拟现实（VR）与增强现实（AR）领域，用户借助手势识别技术，能够与虚拟环境中的物体进行自然交互，实现抓取、移动、操作等动作，仿佛身临其境，极大地增强了