Leap Motion驱动的高精度动态手势识别：98.50%识别率与特征优化

本文主要探讨了"基于Leap Motion的动态手势识别"这一领域的研究，它在人机交互领域具有重要的实际应用价值。动态手势识别相比于静态手势，其特征更为丰富且变化多端，这对准确捕捉和理解这些复杂的动作至关重要。研究者针对动态手势特征描述不充分的问题，采用高精度的Leap Motion传感器来实时采集手部的三维坐标信息，这是一种先进的硬件设备，以其高精度和低延迟的特点在游戏控制、虚拟现实等领域表现出色。 作者提出了一种创新的手势特征序列，该序列不仅考虑了手指的姿态信息，还包含了手掌的位移数据，这种设计旨在提供更全面的动态手势描述，以便更好地识别复杂的手势动作。他们将这种特征序列与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）模型相结合，LSTM是一种特殊的循环神经网络，特别适合处理序列数据，因为它能够有效地捕获长期依赖关系，这对于动态手势识别中的时间序列特征学习非常有帮助。 实验结果显示，该方法在包含16种不同动态手势的数据集中，识别准确率达到了令人满意的98.50%，这表明其在实际应用中具有较高的性能和稳定性。此外，通过与其他特征序列的对比实验，进一步证实了所提出的特征序列在描述动态手势特征方面的优越性，证明了其在复杂动态环境下的识别能力。 本文的贡献在于提出了一种结合Leap Motion传感器和LSTM网络的动态手势识别系统，它提高了动态手势特征的描述精度和识别准确率，对于提升人机交互体验和推动相关技术的发展具有重要意义。关键词包括动态手势识别、Leap Motion传感器、特征提取以及长短期记忆网络，研究被发表在《计算机工程与应用》杂志上，表明了该研究的学术性和实用性。