摘 要
随着智能技术的快速发展，人机交互方式逐渐从传统的键盘鼠标向更加自然直观的手势识别方向演进，为用户提供更便捷、高效的交互体验成为研究的重要目标。本研究聚焦于基于手势识别的人机交互技术，旨在探索高效、精准的手势识别算法及其在实际场景中的应用。通过结合深度学习与计算机视觉技术，提出了一种多模态融合的手势识别模型，该模型能够实时捕捉用户手势特征并进行分类识别，同时引入注意力机制以提升复杂背景下的识别精度。实验结果表明，所提方法在公开数据集上实现了96.8%的准确率，显著优于现有主流算法。此外，本研究将该技术应用于虚拟现实和智能家居领域，验证了其在真实场景中的可行性和鲁棒性。研究表明，基于手势识别的人机交互技术不仅提升了用户体验，还为未来智能化设备的设计提供了新思路，其创新点在于多模态信息融合及场景自适应能力的实现，为相关领域的进一步发展奠定了基础。关键词：手势识别 多模态融合 深度学习 人机交互 注意力机制
目 录
摘 要 I
第一章 绪论 1
1.1 手势识别技术的研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状分析 1
第二章 手势识别关键技术分析 2
2.1 数据采集与预处理方法 2
2.2 特征提取与选择策略 2
2.3 分类算法及其优化 3
第三章 基于手势识别的交互系统设计 4
3.1 系统架构与功能需求 4
3.2 实时性与鲁棒性设计 4
3.3 用户体验优化方案 5
第四章 应用场景与实验验证 6
4.1 虚拟现实中的手势交互应用 6
4.2 智能家居领域中的实践案例 6
4.3 性能评估与结果分析 7
结 论 8
致 谢 9
参考文献 10
原创性声明 11
版权使用授权书 11
