基于LeapMotion的手势识别算法改进与研究

作者：韩彦鹏; 秦飞舟

来源：电子设计工程, 2023, 31(01): 7-15.

DOI：10.14022/j.issn1674-6236.2023.01.002

• 手势识别
• LeapMotion
• K-近邻算法
• 欧式距离
• 曼哈顿距离

针对普通K-近邻算法手势识别准确度不高，提出一种改进的手势识别算法，并命名为SKNN算法。利用LeapMotion完成手势数据采集和特征的提取，结合计算机编程语言Python完成手势数据的规划和分类，并建立了完整的数据集。通过改进得到的S-KNN算法与基于欧式距离的KNN算法和基于曼哈顿距离的KNN算法识别结果比较得出结论：S-KNN算法具有更好的分类效果，平均识别率提高了约15%。