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	基于手部关键点检测的手势识别研究
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摘要

针对当今社会手势识别应用度逐渐提高的热点现象，提出一种基于手部及背景环境等21个特征点检测的手势

识别算法。首先采用数据流处理机器学习应用开发框架，对图像进行变换与渲染，定义5个手指二维向量的相关角度；然后根

据经验确定手指弯直状态改变的阈值角度，通过5个手指不同弯直状态的组合表征不同的含义；同时进行鲁棒预测控制，降低

了相关的外部干扰与建模误差，提高了图像识别的精准度。采用公开数据集对提出的方法进行验证，平均识别率达到95％，

提高了识别的精准度，为人机交互手势识别的发展提供了新思路。

关键词 ：

手势识别, 特征点检测, 鲁棒预测控制, 手势追踪

年卷期日期: 2022-05-10 出版日期: 2023-07-25

引用本文:

王森宝杨晋骁王子昂李世尧秦娟石艳梅.

基于手部关键点检测的手势识别研究

[J]. 电脑与电信, 2022, 1(5): 29-.
WANG Sen-bao YANG Jin-xiao WANG Zi-ang LI Shi-yao QIN Juan SHI Yan-mei.

Research on Gesture Recognition Based on Hand Key Point Detection

. Computer & Telecommunication, 2022, 1(5): 29-.

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