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神经网络的组织和判断是基于统计和概率的，因此使得像识别手势这些过程变得容易控制。基于什么网络的手势识别引擎对于下蹲然后跳跃动作，80%的概率判断为跳跃，10%会判定为下蹲。
除了能够识别复杂和精细的手势，神经网络方法还能解决基于算法手势识别存在的扩展性问题。神经网络包含很多神经元，每一个神经元是一个好的算法，能够用来判断手势的细微部分的运动。在神经网络中，许多手势可以共享神经元。但是每一中手势识别有着独特的神经元的组合。而且，神经元具有高效的数据结构来处理信息。这使得在识别手势时具有很高的效率。
使用基于神经网络进行手势识别的缺点是方法本身复杂。虽然神经网络以及在计算机科学中对其的应用已经有了好几十年，建立一个好的神经网络对于大多数程序员来说还是有一些困难的。大多数开发者可能对数据结构中的图和树比较熟悉，而对神经网络中尺度和模糊逻辑的实现可能一点都不了解。这种缺乏建立神经网络的经验是一个巨大的困难，即使能够成功的构建一个神经网络，程序的调试相当困难。
和基于算法的方法相比，神经网络依赖大量的参数来能得到精确的结果。参数的个数随着神经元的个数增长。每一个神经元可以用来识别多个手势，每一个神经远的参数的变化都会影响其他节点的识别结果。配置和调整这些参数是一项艺术，需要经验，并没有特定的规则可循。然而，当神经网络配对机器学习过程中手动调整参数，随着时间的推移，系统的识别精度会随之提高。
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