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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于推荐算法的模板匹配手势识别方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取三维手部运动数据，并进行归一化处理，定义累计特征变化指标以判断手势起止状态；抽取三维手部运动数据的关键形状特征和位移特征，融合构建特征向量高维空间模型，建立手势模板库；提出修正余弦相似度指标，完成基于特征向量空间的匹配计算，推荐形成目标手势；根据用户反馈，将正确识别手势与当前手势模板库融合，实现手势模板库的动态和自适应更新。本发明相比传统方法，识别精度和稳定性大幅改善，可保证小样本数据集的鲁棒性，有益于提高LeapMotion的易用性和交互体验。
主权项：1.一种基于推荐算法的模板匹配手势识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取LeapMotion采集的三维手部运动数据，并对三维手部运动数据进行归一化处理，定义累计特征变化指标以判断手势起止状态；提取三维手部运动数据的关键形状特征和位移特征，完整表征手势信息；融合关键形状特征和位移特征，构建特征向量高维空间模型，建立手势模板库；基于特征向量空间的匹配算法，计算每一帧待识别手势与手势模板库中的模板手势之间的修正余弦相似度，作为单位匹配率；根据单位匹配率，计算所有帧待识别手势与手势模板库中的模板手势之间的平均匹配率，将平均匹配率高于手势相似度阈值的模板手势的对应类别名称添加到推荐列表，按照平均匹配率的大小排序，输出推荐列表中最高位的模板手势类别作为手势识别的结果；根据用户反馈，将正确识别手势与当前手势模板库融合，实现手势模板库的动态和自适应更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于推荐算法的模板匹配手势识别方法、系统、设备及介质
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