【摘 要】
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本文提出了一种基于骨架的优化手势识别模型。使用关节自我注意模块用于捕获手指的空间特征和聚合整个手的特征。在时间特征方面，采用YOLOv5作为基本网络模型，提高了整体识别的时间动态性。通过引入PixelsIoU（PIoU），使得原有的处理标注框能够更加紧凑地框选目标，来提高目标识别效果。最后，利用自注意模块对这些特征进行融合，实现手势识别。实验表明，优化后的模型在光照强度、复杂背景环境、复杂识别对象
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.61502220）-融合目标感知与对比度的图像和视频显著性检测技术研究（青年科学基金项目）；
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本文提出了一种基于骨架的优化手势识别模型。使用关节自我注意模块用于捕获手指的空间特征和聚合整个手的特征。在时间特征方面，采用YOLOv5作为基本网络模型，提高了整体识别的时间动态性。通过引入PixelsIoU（PIoU），使得原有的处理标注框能够更加紧凑地框选目标，来提高目标识别效果。最后，利用自注意模块对这些特征进行融合，实现手势识别。实验表明，优化后的模型在光照强度、复杂背景环境、复杂识别对象手势等更符合实际的数据集上取得了较好的效果。与原YOLOv3和YOLOv5相比，取得了FPS达到51,AP50达到96%的比较有竞争性的结果。证明了优化后的模型检测准确率高，鲁棒性好，计算速度快。
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