论文部分内容阅读
为了使手势识别在更多的领域得到推广及应用,提出了基于Leap Motion体感设备实时跟踪技术获取手势三维空间坐标信息的方法,并从中分别提取角度信息和相对坐标信息,构建手势特征数据,建立手势识别模型。对特征数据进行归一化处理后,利用支持向量机(SVM)分类器进行训练、建模和分类,实现手势识别。实验结果表明:以角度数据和坐标数据作为手势特征的方法可行,平均识别率分别为96.6%和91.8%。通过对比可以得出:以角度数据作为特征值具有较高的准确性和鲁棒性,并避免了单纯依照一种特征值产生的局限性。