一种抗干扰优化的手势识别方法

本发明涉及手势识别技术领域，尤指一种抗干扰优化的手势识别方法。包括以下步骤：通过摄像头采集手势视频流，利用帧差法和高斯混合模型构建动态背景模型，排除静态背景及干扰，提取目标区域图像；对目标区域图像进行局部亮度直方图分析，采用区域自适应补偿算法和多尺度边缘增强技术，优化图像质量；利用颜色直方图和特征匹配算法实时定位手势区域，结合卡尔曼滤波动态更新手势轨迹；通过深度学习提取手势形状、轨迹和动态模式特征，与标准模型库比对，输出手势类别及对应功能指令。本发明针对复杂背景、动态目标和多变光照环境，采用多层次优化策略，提高了手势识别的抗干扰能力和识别精度。