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。