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針對基于人工建模方式的手勢識別方法準確率低、速度慢的問題，提岀一種基于改進YOLOⅴ3的靜態(tài)手勢實時識別方法。采用卷積神經網絡YOLOⅴ3模型，將通過 Kinect設備采集的R、 Registration of rgb、RGB和Depth圖像代替常用的RGB圖像作為數據集，并融合四類圖像的識別結果以提高識別準確率。采用k- means聚類算法對YoLO3中的初始候選框參數進行優(yōu)化，從而加快識別速度在此基礎上，利用遷移學習的方法對基礎特征提取器進行改進，以縮短模型的訓練時間。實驗結果表明，該流式視頻靜態(tài)手勢的平均識別準確率為99.8%，識別速度高達52FPS，模型訓練時間為12h，與 Faster-cnna D YOLOV2等深度學習方法相比，其識別精度更高，識別速度更快。
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