摘要:手势被当作在虚拟环境中的输入和控制装置,在人机接口中起着重要的作用.然而手的自由度很多,因此手的状态空间是巨大的,这为手势识别与合成带来了困难.近年来,提出了许多简化的方法,一般是利用解剖学和生物医学上给出的关节之间的角度约束关系,并不是从人体的自然运动中得到的规律.本文在对大量真实的运动手势数据进行聚类,得到了所有的手势类的基础上,通过数据挖掘中的粗糙集方法对手势类进行约简,得到了一组基手势,任何手势都可以由这组基手势生成,该方法得到的结果自然、可信.本文挖掘的结果是用VRML的三维虚拟人显示的,从而较好地解决了模式的易懂性问题.