基于不同预测算法的手势识别比较分析-研究论文

近年来，手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。因此，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。 我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因此在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。 我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。 我们解释了一种有效的手势识别方法。 我们还使用了简单的K-NN分类器。 在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。 我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。 我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。 因此，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。