肤色+关键点：飞行环境下高精度手势识别提升

"基于手部关键点和肤色的手势识别"研究是一种针对飞行模拟环境中复杂场景下手势识别问题的创新方法。传统手部轮廓特征提取在处理脸部肤色变化、遮挡和光照条件下的性能有限，同时傅里叶描述子特征也易受背景干扰和手部姿态变化影响，这些因素限制了传统手势识别的准确性。为此，本文提出了一种改进策略。 首先，研究者对采集的手部数据集进行了肤色处理，以增强对肤色信息的敏感性。利用先进的手部关键点模型，精确地定位并检测出22个关键点，这是提高手势识别精度的关键步骤。八向种子填充算法随后被用于图像分割，有效地将手部从背景中分离出来，减少背景噪声对特征提取的影响。 接下来，对处理后的手部轮廓和关键点连接的骨架进行傅里叶描述子算法特征提取。傅里叶变换是一种频域分析技术，通过分析信号的频率成分来描述手势，但本文改进了这一过程，使其更适应复杂环境中的特征保持。 最后，采用支持向量机（SVM）算法对提取的手势特征数据集进行训练和识别。SVM作为一种强大的分类器，能够有效地处理高维数据，并在小样本情况下仍能获得良好性能，这对于对抗飞行模拟环境中可能存在的少量样本和噪声非常有效。 实验结果显示，这种方法显著提高了手部分割的精确度，使得特征提取更加鲁棒，能够在复杂背景下有效抵抗干扰。识别准确率高达98%，证明了该方法在实际应用中的优越性。这种结合手部关键点和肤色信息的手势识别技术，不仅提升了传统手势识别算法的性能，还在手部交互技术领域展示了广阔的应用前景，为实时、精确的人机交互提供了强有力的支持。在未来的研究中，这种方法有望进一步优化，实现更高精度和更广泛的应用场景。"