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基于 RGB-D（ RGB-Depth）的靜態手勢識別的速度高于其動態手勢識別，但是存在冗余手勢和重復手勢而導致識別準確性不高的問題。針對該問題，提出了一種基于加鎖機制的靜態手勢識別方法來識別運動中的手勢。首先，將通過Kinect設備獲取 RGB數據流和Depth數據流融合成人體骨骼數據流；然后，在靜態手勢方法中引入加鎖機制，并與之前建立好的骨骼點特征模型手勢庫進行比對計算；最后，設計一款“程序員進階之路”益智類網頁游戲進行應用與實驗。實驗驗證在6種不同運動手勢情況下，該方法與純靜態手勢識別方法相比，平均識別準確率提高了14. 4%；與動態手勢識別相比，識別速度提高了14%。實驗結果表明，提出的基于加鎖機制的靜態手勢識別方法，既保留了靜態識別的速率，實現了實時識別；又能很好地剔除冗余手勢和重復手勢，提高了識別正確性。
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