基于机器学习的深度融合手势识别与交互技术研究

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摘 要：动态手势序列传递的信息同时存在于空间域和时间域范围，与仅包含空间域信息的静态图像相比更加复杂。因此，提取有效的手势特征，捕获手势序列时空上下文所表达的信息是识别手势的关键步骤。有效手势特征应当具有健壮性、泛用性、紧凑性、简洁性、易于实现等特点，减少冗余信息以避免后续算法发生过拟合，突出不同手势类别类间差异、减少相同手势类别类内差异，以降低后续算法的回归、分类难度。（剩余2315字）

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