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本发明涉及一种基于Leap Motion的复杂动态手势识别方法，属于人工智能与人机交互领域。本发明将静态手势识别与连续轨迹识别用复杂动态手势识别中，通过体感传感器捕捉示用户示教过程中的手部信息，采用支持向量机与基于表示学习的特征向量提取方式进行静态手势学习，对示教过程中的静态手势均标记为指令状态。对处于指令状态下的静态手势，提取各手指远端骨顶点与手掌中心点的信息，生成连续的动态轨迹信息进行学习。对复杂动态手势可以逐帧分解，判断是否为指令手势后，进行识别指令。本发明大大提高了对动态手势识别的准确度，降低了对动态手势的复杂度的要求，并且基于视觉采集设备使人机交互的过程更加友好，更加自然。
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