一种自适应人体手势模型优化方法、介质、设备及应用

本发明涉及一种自适应人体手势模型优化方法、介质、设备及应用，构造标准手部模型，获得基于关键点的可调手部模型，获取样本数据；构建改进的神经网络，以样本数据训练；获取手部数据，输入训练后的神经网络，获取手部在三维空间的状态；实现介质、设备，并应用于VR场景下多形态人体手势识别。本发明通过标准化的手部模型获得训练数据，结合图像输入改进的神经网络并以运动学逆向和运行学正向为指导训练，应用于后续的手势模型重建中，仅通过输入图像即可输出当前手部的角度和对应的手部模型，得到人手在三维空间中状态，带来更好的体验和更深的沉浸度，特别实现在虚拟现实场景下更加精细的操控，更适用于虚拟现实体验、数字化工厂等场景中。