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基于传统的手部轮廓特征提取不能应对飞行模拟环境下的脸部肤色、遮挡、光照影响,以及传统的傅里叶描述子特征容易受到背景、手的姿态变化,且对手势描述能力有限等问题,对传统的手部分割和特征提取方法改进.本文首先对采集的数据集进行肤色处理,然后结合调用的手部关键点模型检测出手部22个特征点,采用八向种子填充算法进行图像分割.接着对手部轮廓和关键点连接骨架进行傅里叶描述子算法特征提取,最后通过支持向量机算法对提取的手势特征数据集进行训练、识别.实验结果表明,本文方法具有较好的手部分割,特征提取不易受到背景、手的