基于Leap Motion传感器与深度学习的手语识别方法

本发明公开了一种基于Leap Motion传感器与深度学习的手语识别方法，该方法包括下述步骤：基于Leap Motion传感器采集动态手语数据集；对动态手语数据集进行特征提取，提取单指特征和双指特征，构成动态手语特征数据集；对动态手语特征数据集进行数据划分，划分为训练数据集和测试数据集；基于两层双向长短期记忆网络构建动态手语识别模型；基于训练数据集对动态手语识别模型进行训练，基于测试数据集对动态手语识别模型进行测试，将准确率最优的动态手语识别模型作为训练后的动态手语识别模型；基于训练后的动态手语识别模型进行动态手语识别，输出对应的手语类别。本发明提升了动态手语识别的准确性与实时性。