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Existen algunos problemas en los algoritmos actuales de reconocimiento de gestos objetivo de movimiento humano, como la precisión de clasificación, la proporción de superposición, baja precisión y recuperación de reconocimiento, y largo tiempo de reconocimiento. Se propuso un algoritmo de reconocimiento de gestos de movimiento humano basado en una red neuronal profunda. En primer lugar, se utilizó el equipo de interfaz Kinect para recopilar la información de coordenadas de las articulaciones del esqueleto humano, extraer las características de los nodos de gestos de movimiento y construir toda la estructura de la red de nodos clave mediante el uso de una red neuronal profunda. En segundo lugar, se introdujo la región de reconocimiento local para generar un mapa de características de alta dimensión, y se definió la función del núcleo de muestreo. El dominio espacio-temporal mínimo del mapa de estructura de nodos se localizó mediante el muestreo en el dominio espacio-temporal. Finalmente, se construyó un clasificador de red neuronal profunda para integrar y clasificar las características de los datos de gestos
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