研究员提出CNN-LSTM模型实现VR/AR自然手势交互
手势识别
（映维网Nweon 2025年05月14日）在虚拟现实和增强现实等领域，传统的输入法已经逐渐不能满足用户对交互体验的需求。手势作为一种直观方便的交互方式越来越受到人们的重视。
在一项研究中，英国拉夫堡大学，以及美国特莱恩大学，卡内基梅隆大学，密歇根大学团队探索了基于计算机视觉的自然手势识别在人机交互中的应用，并旨在通过手势识别技术提高人机交互的流畅性和自然度。
研究人员提出了一种基于三维手骨架模型的手势识别方法。通过模拟手部关节的三维空间分布，构建了简化的手部骨架结构。通过连接手掌和每个手指关节，形成手部的动态和静态手势模型，进一步提高了手势识别的准确性和效率。
实验结果表明，所述方法能够有效识别各种手势，并在不同环境下保持较高的识别精度和实时响应能力。另外，结合眼动追踪等多模态技术，可以进一步提升手势识别系统的智能水平，带来更丰富、更直观的用户体验。
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