詳細內容分析：
光達的工作原理
光達透過發射雷射光束並接收反射光束的時間差來測量距離，產生三維點雲資料。這些點雲資料描繪了觀眾在展覽中的位置和動作，形成完整的空間感知。
分析如何將雷射雷達的點雲資料處理為手勢辨識模型，透過AI演算法和機器學習技術對資料進行即時解析，判斷手勢動作。探討卷積神經網路（CNN）和隨機森林演算法如何優化手勢辨識的準確性。
手勢辨識的具體流程
手勢辨識包含了資料收集、特徵提取、手勢分類和回應生成四個關鍵步驟。可以詳細闡述從雷射雷達採集的原始點雲資料開始，透過特徵點識別，提取觀眾手勢的幾何特徵（如指尖位置、手掌方向等），將其匹配到特定手勢類別。
可補充分析如何對不同的手勢動作進行精細區分，例如「點擊」、「抓取」、「揮手」等不同手勢的識別，確保觀眾的每個動作都被準確捕捉。
多媒體展項中的手勢應用場景
手勢辨識在展項中主要用於實現沉浸式互動。可以舉例說明具體的互動方式，例如，觀眾揮手可以觸發螢幕上的圖片輪換，點擊動作可以選擇內容或打開新的頁面，手勢縮放可以放大或縮小展示內容。
詳細介紹手勢互動如何提升展項的吸引力，例如互動式壁畫、手勢翻頁的數位書籍、VR/AR內容的操控等。