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手勢識別作為一種自然和諧的人機交互方式，具有廣泛的應用前景，而傳統手勢識別方法準確率不高、實時性較差。為此，在DSSD網絡模型的基礎上，提出一種靜態手勢實時識別方法。自制手勢數據集，通過K- means算法及手肘法選取先驗框的寬高比，采用遷移學習的方法解決數據量小導致的檢測精度低的問題，同時根據識別精度選擇Resnetlo0Ⅰ為DSSD模型的基礎網絡，經DSSD模型的反卷積模塊融合各個特征提取層的語義信息，加強對小手勢目標的檢測能力。實驗結果表明，該方法識別靜態手勢的識別率達到956%，較基于 Faster R-CNN、YOLO和SSD的手勢識別方法分別提高了3.6%4.5%及2.3%，其檢測速度為8 frame/s，能夠滿足實時檢測要求。
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