一种在点云数据下识别动态手势的方法

本申请涉及一种在点云数据下识别动态手势的方法，首先基于输入的视频获取点云数据，以获取手部的关键点信息，然后对这些关键点进行特征提取，来获取手部的关键信息。将提取的特征序列输入到交叉注意力机制中进行序列建模，通过一个输出层将最终的序列表示映射到手势类别的预测结果上；在考虑全局和局部信息的基础上，本申请能够得到更准确的预测结果。经过实验证实，该方法表现出高精度和低成本的优点。