据techxplore网12月29日消息，中国中山大学的研究团队开发出一种适应不同手型的新手势识别算法，可实时识别手势，准确率超93%。该算法先根据三个测量值（手掌宽度、手掌长度和手指长度）将用户的手型分类为纤细、正常或宽，再使用与此类型匹配的样本库，以在极少资源消耗的情况下提高整体识别率。此外，该团队使用“快捷功能”执行预识别步骤来计算手的面积比率，从可能的九个手势中选择三个最可能的手势，减少了计算数量和所需的硬件资源，在不影响准确性的前提下提高识别速度。未来的工作将集中在改善算法在恶劣雷电条件下的性能和增加可能手势的数量，可为控制电子设备的新方法铺平道路，人机交互新时代或将到来。相关研究成果发表于《电子成像杂志》期刊。

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