【摘 要】
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手势识别技术在人机交互领域中占有重要地位，基于Leap Motion的手势识别算法层出不穷，其中基于机器学习的手势检测方法和基于优势点检测的检测识别方法是两种常用的检测方法。基于机器学习的手势检测方法需要耗费过多的识别时间和建模时间，不能够很好地应用在博物馆的人机交互中，而基于优势点检测的检测识别方法并不具备手势的多尺度性，在人流较多的博物馆中，很难满足不同操作者的手势操作。在未来的工作当中，针对
【机 构】
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北京市信息服务工程重点实验室 北京100101
【出 处】
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中国计算机用户协会网络应用分会2016年第二十届网络新技术与应用年会
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手势识别技术在人机交互领域中占有重要地位，基于Leap Motion的手势识别算法层出不穷，其中基于机器学习的手势检测方法和基于优势点检测的检测识别方法是两种常用的检测方法。基于机器学习的手势检测方法需要耗费过多的识别时间和建模时间，不能够很好地应用在博物馆的人机交互中，而基于优势点检测的检测识别方法并不具备手势的多尺度性，在人流较多的博物馆中，很难满足不同操作者的手势操作。在未来的工作当中，针对识别的手势必须连续的特性，加人中断特征判断，从而提高手势识别的稳定性。并且引人关键帧技术对识别手势进行精简，减少计算量，提高识别速率。
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