一种AR系统手势识别方法

一种基于卷积神经网络结合用户习惯性行为分析的AR系统手势识别方法，包括以下步骤：步骤1：用户习惯性手势图像采集：由用户随机提供一组手势，将这组手势作为标准手势，采集该组手势图像，记为标准组；根据标准组手势模型图，构建其对应的实际标签类别；设置不同的标签类别触发相应AR系统指定功能；步骤2：手势区域图像检测：分别对标准组、训练样本组及测试样本组的手势图像进行手势区域图像检测，以实现图像中肤色与非肤色区域的分割；步骤3：卷积神经网络实现手势特征识别：设计卷积神经网络初步结构模型，用样本数据训练并测试调整卷积神经网络模型，将二值化图像直接输入卷积神经网络。本发明手势识别准确率较高、附加设备成本较低。