C# 用Kinect[Algo]检测跳跃手势

我正在尝试实现用户的跳跃和躲闪手势，我正在使用Kinect进行骨骼跟踪和提取关节位置。我之前实现了一个基本的算法，获取一个关节过去10个值的历史记录，并检查该关节是否向上/向下移动超过一个阈值，以推断跳跃/下降

但是，这似乎不是正确的方法，因为用户：
-在跳之前可能会蹲一点
-当用户跳跃时，也会下降并推断出一只鸭子。
-当用户闪避时，也会出现跳转
-用户蹲下时在空中停留的时间可能比蹲下或坐下时长。

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什么是一种合适的算法，能够在即时检索Kinect关节的情况下，以稳健的方式检测这两种跳跃/俯冲姿势？

我认为检测跳跃要以简单的方式为其制定有效的算法并不容易。这是一个复杂的动作来检测为什么你必须使用健壮的东西。在检测运动时，有四种方法：

• 基本手势识别-简单的动作，如拍手测量他们之间的距离。当距离为0时，将执行其移动
• 算法方法更复杂的移动，您必须验证初始位置，验证移动是否正确执行，然后验证最终位置
• 权重网络方法-此方法可以使用神经网络检测运动
• 基于模板的方法-您可以记录移动，然后使用模板匹配算法，如动态时间扭曲，检查用户执行的移动和移动记录是否相等

你必须小心使用哪种方法，因为有时这种算法是数学运算的混合物，你必须选择一种对你的情况更有效的方法。有一种使用权重网络和神经网络检测跳跃的方法，尽管我从未见过这种方法。有一本书叫做《Kinect for Windows SDK编程指南》，书中解释了如何使用权重网络和神经网络检测跳跃。

您是否研究过或尽可能研究手势识别解决方案？