关键词:
人工智能
AR眼镜
手势识别
深度学习
卷积神经网络
摘要:
随着增强现实(AR)技术的迅猛发展,智能眼镜领域迎来革新,手势识别与控制技术作为其核心亮点备受瞩目。本研究聚焦于基于人工智能的手势识别技术,在AR眼镜中的应用探索。利用深度学习算法构建的手势识别模型,通过摄像头精准捕捉用户手势,依托卷积神经网络(CNN)实现高效特征学习与识别。实验结果显示,该模型在复杂环境下展现出高达93.5%的手势识别准确率,且响应迅速,仅需50毫秒。此成果不仅显著提升了AR眼镜的交互性能与用户体验,更为智能AR设备的操控方式开辟了新路径,奠定了坚实基础。未来,手势识别技术的进一步优化与节能设计将成为研究的新焦点。