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针对基于人工建模方式的手势识别方法准确率低、速度慢的问题，提岀一种基于改进YOLOⅴ3的静态手势实时识别方法。采用卷积神经网络YOLOⅴ3模型，将通过 Kinect设备采集的R、 Registration of rgb、RGB和Depth图像代替常用的RGB图像作为数据集，并融合四类图像的识别结果以提高识别准确率。采用k- means聚类算法对YoLO3中的初始候选框参数进行优化，从而加快识别速度在此基础上，利用迁移学习的方法对基础特征提取器进行改进，以缩短模型的训练时间。实验结果表明，该流式视频静态手势的平均识别准确率为99.8%，识别速度高达52FPS，模型训练时间为12h，与 Faster-cnna D YOLOV2等深度学习方法相比，其识别精度更高，识别速度更快。
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