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本发明公开了一种应用于复杂背景场景的快速运动手势识别方法，包括采集手势动作视频，通过去除YCrCb模式下的图像的亮度干扰，并转换为灰度模式图像进行手势分割，并输入到深度置信网络中进行训练；和手机采集手势视频，获得手势轮廓图像通过深度置信网络实现手势识别的手势判断的步骤。因此，本发明运算速度较快，易于在复杂背景下识别快速运动的物体。深度置信网络作为一种深度学习模型，在特征选择与特征学习方面有着显著的优势，并能够进行分类特征学习，充分挖掘灰度求和图像的特征信息。
