简介：摘要： 手势识别归属于人工智能领域中的模式与视觉识别,指在自然的人机交互状态下计算机识别人类手势的技术。本手势识别系统，使用了Meidapipe的holistic模型，得到10335条训练数据，模型训练效率和准确性都得到显著提高，模型的准确率提升到了99.81%。通过尝试4种训练模型：LogisticRegression、RidgeClassifier、GradientBoostingClassifier和RandomForestClassifier，选择精度最高的RandomForestClassifier，保证了识别准确率。将这一识别精度高的手势识别系统应用于多媒体教学中，增强多媒体教学的灵活性。
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