文章摘要:为了提高VR环境三维手势识别的性能，增强VR交互体验，采用随机森林算法和XGBoost算法进行三维手势识别。根据手掌骨骼轮廓结构，手指及手腕关节点分布，结合三维空间坐标系及关节节点相对于X、Y和Z轴的转动角度提取手势数据样本的特征向量，然后采用随机森林算法对特征向量进行降维处理，并且对影响手势识别准确度的特征进行重要度排序，选取重要度排名高的特征向量重构数据样本，最后采用改进的XGBoost算法对重构数据样本进行手势识别训练。经过实验证明，相比于原始特征向量，经过随机森林优化后的特征向量训练后三维手势识别准确度更高，且运行时间未有明显增加；而且与常用三维手势识别算法对比，包括SVM、决策树、K-means、神经网络、卷积神经网络，改进的XGBoost算法的手势识别准确率性能更优。

文章关键词:三维手势识别,VR环境,XGBoost算法,随机森林,手掌关节点,

论文作者:邹海洋¹ 李振华² 邓利平¹ 

作者单位:1. 西华师范大学计算机学院 2. 西华师范大学教育学院 

论文分类号: TP391.41

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