基于Copula贝叶斯分类器与改进YOLOv5网络的手势识别研究

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摘要：手势识别是通过识别人类手势并结合相关算法实现对手势语义分类的一项议题，在智能建筑、机器控制、新型人机交互、辅助驾驶等领域应用十分广泛，因此，手势识别具有重要研究意义。该文提出在YOLOv5目标检测网络引入注意力机制，以解决YOLOv5目标检测网络特征差异不敏感问题；此外，利用Copula模型改进朴素贝叶斯分类器，以解决图片分类精度缺失问题。（剩余6203字）

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