写一篇1000字关于手势识别的国内外取得研究现状

手势识别是计算机视觉领域的一个研究热点，它是指通过摄像头等设备获取人体手部姿态信息，并将其转换为计算机语言，以实现人机交互、虚拟现实、智能家居等应用场景。本文将介绍手势识别的国内外研究现状。

一、国外研究现状

1. 基于深度学习的手势识别

近年来，深度学习技术在手势识别领域取得了不俗的成果。例如，美国麻省理工学院的研究团队提出了一种名为“ResNets”的卷积神经网络模型，实现了对手势的高精度识别。

2. 基于传感器的手势识别

传感器技术也是手势识别领域的重要研究方向之一。以微软的Kinect为例，它利用红外线和RGB摄像头、深度传感器等多种技术，可以捕捉到用户的三维姿态信息，从而实现手势识别。

3. 基于模型的手势识别

在手势识别领域，还有一种被称为“基于模型”的方法，它主要采用物理模型或运动学模型来描述手部姿态，然后通过计算机模拟的方式进行手势识别。这种方法在一些特定领域，如运动训练等方面有广泛应用。

二、国内研究现状

1. 基于深度学习的手势识别

国内的研究者也在手势识别领域发挥了重要作用。例如，清华大学的研究团队提出了一种名为“Multi-Scale CNN”的深度学习模型，可以实现对手势的高效识别。

2. 基于传感器的手势识别

在国内，基于传感器的手势识别也有很多研究进展。例如，浙江大学的研究团队提出了一种名为“手势数据手套”的装置，可以通过手套上的传感器获取用户手部姿态信息，从而实现手势识别。

3. 基于模型的手势识别

在国内，基于模型的手势识别也得到了一定的关注。例如，南京大学的研究团队提出了一种基于运动学模型的手势识别方法，可以实现对手势的高精度识别，并在虚拟现实、医疗等领域有广泛应用。

总结起来，手势识别是一个非常重要的计算机视觉领域，其国内外研究现状都非常丰富。未来，随着深度学习、传感器等技术的不断发展，手势识别领域也将会得到更加广泛的应用和发展。