一种基于深度学习的人机交互优化系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的人机交互优化系统及方法，涉及人机交互技术领域，包括以下步骤：首先摄像头按照预先设定的帧率捕捉用户的手部图像；捕捉到的手部图像帧被存储并组织成一个分析集合，从分析集合中提取出反映手势快速变化的关键特征；在检测窗口内对提取的关键特征进行详细分析。本发明通过深度学习智能评估机制，精确识别用户手势快速变化。系统实时分析手部关键点跳跃性变化和动作交替频率，生成关键因子并评估手势模式。根据评估结果，动态调整摄像头帧率，捕捉更多动态细节，避免因帧率不足导致的识别错误或延迟。此机制提升了手势识别的准确性和交互响应，提供更流畅精准的用户体验，优化整体交互感知。