人工智能辅助下人机交互隔空手势识别模型

为解决当前人机交互手势识别方法存在的识别模糊、准确度较低的问题,对人工智能辅助下人机交互隔空手势识别模型展开研究.依据隔空手势识别的处理原理,引入较强的语义反馈与交互通道信息整合机制,实现手势识别模型的架构.基于MCG-Skin数据库,架构颜色分布表达式,经过两个独立高斯模型的合并搭建,分割交互手势.在颜色分布模型中输入经过阈值处理的图像像素点,得到对应的颜色点概率,重建肤色相似度图像.利用离散函数指代灰度范围,归一化手势图像直方图,判定深度直方图的相似度,完成手势跟踪,引入级联式学习器,实现隔空手势识别.仿真结果表明,研究的模型不仅能有效识别出隔空的手势动作,评估指标数值高于95％,具有较高的精准度.