基于支持向量机的人机交互媒体播放界面手势识别方法

为了提高手势识别在人机交互媒体播放界面交流的准确率，提出一种基于支持向量机的人机交互媒体播放界面手势识别方法。首先通过分析人机交互媒体播放界面，利用Cam Shift方法跟踪用户手势，确定手势在人机交互媒体播放界面的区域，通过计算波峰数量、手势的长度和能量，提取出手势特征；然后通过扫描用户手势的深度图像，得到手势范围，引入高斯滤波函数，过滤掉手势图像的掩模，确定手心位置，完成手势分割；最后利用支持向量机的分类阈值，计算手势图像的分类面，引入拉格朗日算法，将最优分类面问题转化为对偶性问题，实现人机交互媒体播放界面的手势识别。实验结果表明，该方法能够清晰识别人机交互媒体播放界面中的手势，并将准确率提高到90%以上。研究结果为复杂工作环境中运用手势动作进行人机互动提供理论支持。