手势识别国内外研究现状

手势识别是一种通过计算机视觉技术将人类手势转换为数字信号的技术。它在虚拟现实、智能家居、游戏、医疗等领域具有广泛的应用。以下是手势识别在国内外的研究现状：

国外研究现状：

1. 基于深度学习的手势识别：深度学习技术在手势识别中得到广泛应用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，取得了不错的识别效果。

2. 基于传感器的手势识别：传感器技术如无线电、超声波、红外线等，可以采集手势数据，也可以实现手势识别。

3. 基于机器学习的手势识别：机器学习技术如支持向量机（SVM）、决策树（DT）等，可以对手势数据进行分类和识别。

国内研究现状：

1. 基于深度学习的手势识别：国内研究者也开始关注深度学习技术在手势识别中的应用，如使用卷积神经网络（CNN）建立手势识别模型。

2. 基于传感器的手势识别：国内研究者使用传感器技术如红外线、超声波、骨传导等，研究手势识别。

3. 基于机器学习的手势识别：国内研究者也使用机器学习技术如支持向量机（SVM）、决策树（DT）等，对手势数据进行分类和识别。

总的来说，手势识别在国内外都受到了广泛的关注和研究，未来随着技术的不断进步，手势识别在各个领域的应用将会越来越普及。