一种基于空间深度与动态阈值分级的手势控制优化技术

本发明公开了一种基于空间深度与动态阈值分级的手势控制优化技术，涉及手势识别控制领域。方法包括多源数据采集；多源数据预处理；结合动态阈值分级算法对手势状态进行分类，并根据分类结果计算空间深度值；采用卡尔曼滤波算法对高速运动状态下的手势轨迹进行预测与平滑处理，同时利用高通滤波算法消除低速静止状态下手势轨迹的细微抖动。本发明提供了一种基于空间深度与动态阈值分级的手势控制优化技术，通过机器学习的误差补偿模型对深度图数据进行校正，有效提高空间深度信息的测量精度，同时结合卡尔曼滤波与高通滤波算法，实现手势轨迹的精确追踪和平滑处理，显著提升光标控制的稳定性和流畅性。