随着人机交互技术的不断发展，连续动态手势识别已成为研究热点。然而，在实际应用中，光照变化、背景干扰、手势速度变化等因素严重影响手势识别的准确性。本文聚焦于利用长短时记忆网络（LSTM）提升连续动态手势识别的鲁棒性，通过深入分析LSTM在处理时序数据上的优势，提出一种优化的LSTM模型，以增强手势识别的稳定性和准确性。
连续动态手势识别在虚拟现实、智能家居、手势控制等领域具有广泛应用前景。然而，由于手势的多样性和复杂性，以及环境因素的干扰，现有的手势识别算法仍存在鲁棒性不足的问题。长短时记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效捕捉时序数据中的长期依赖关系，因此成为解决连续动态手势识别问题的有力工具。
LSTM通过引入输入门、遗忘门和输出门三个控制单元，解决了传统RNN在处理长序列时容易出现的梯度消失和梯度爆炸问题。这些控制单元使得LSTM能够有选择地保留或遗忘历史信息，从而实现对时序数据的精确建模。
在将数据输入LSTM模型之前，首先进行预处理。包括手势图像的灰度化、二值化、噪声去除以及手势轮廓提取等步骤，以减少无关信息对模型训练的干扰。
设计了一个包含多层LSTM单元的深度神经网络模型。每一层LSTM单元负责捕捉不同时间尺度的手势特征。同时，引入了dropout层和batch normalization层，以提高模型的泛化能力和训练稳定性。
采用自适应学习率调整算法（如Adam优化器）进行模型训练，以加快训练速度并避免过拟合。同时，利用交叉验证方法对模型进行性能评估，选择最优的模型参数。
在多个手势识别数据集上进行了实验验证，结果表明，本文提出的LSTM模型在识别准确率、鲁棒性和泛化能力方面均优于传统的手势识别算法。特别是在复杂环境条件下，LSTM模型展现出更强的适应性。
以下是一个简化的LSTM模型训练代码示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, features), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(64, return_sequences=False))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))
本文利用长短时记忆网络（LSTM）增强了连续动态手势识别的鲁棒性。通过优化模型设计和训练策略，有效提高了手势识别的准确性和稳定性。未来，将进一步探索LSTM与其他深度学习算法的融合，以进一步提升手势识别的性能。