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針對在其他膚色和重疊物干擾下手勢分割出現偏差的問題，提出深度數據和骨骼追蹤實現準確手勢分割。結合凸缺陷的最小外接圓、平均值、最大內切圓三種不同的掌心提取方法來提高不同手勢下掌心和掌心區域半徑的精確度，通過提取出指尖弧并結合凸包來得到擬指尖集，再通過3步過濾來得到準確的指尖。實驗中對6種手勢進行了4種變換情況下的檢驗，其中翻轉、平行、重疊的識別率都高于90%，傾斜和偏轉分別超過70°、60°時準確度明顯下降。實驗結果表明了該方法在多種真實手勢場景下具有較高的準確率。
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