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基于 RGB-D（ RGB-Depth）的静态手势识别的速度高于其动态手势识别，但是存在冗余手势和重复手势而导致识别准确性不高的问题。针对该问题，提出了一种基于加锁机制的静态手势识别方法来识别运动中的手势。首先，将通过Kinect设备获取 RGB数据流和Depth数据流融合成人体骨骼数据流；然后，在静态手势方法中引入加锁机制，并与之前建立好的骨骼点特征模型手势库进行比对计算；最后，设计一款“程序员进阶之路”益智类网页游戏进行应用与实验。实验验证在6种不同运动手势情况下，该方法与纯静态手势识别方法相比，平均识别准确率提高了14. 4%；与动态手势识别相比，识别速度提高了14%。实验结果表明，提出的基于加锁机制的静态手势识别方法，既保留了静态识别的速率，实现了实时识别；又能很好地剔除冗余手势和重复手势，提高了识别正确性。
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