基于YOLOv5与背景优化的静态手势识别算法

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摘要：手势识别是人机交互中的关键技术。传统实时手势识别模型对光照变化、复杂背景等干扰因素适应性不强，所用分类数据集仅包含特定手势，在实际应用中泛化能力不足。针对以上问题，提出背景优化的二阶段静态手势识别算法。在检测阶段，采用YOLOv5s（You Only Look Once version 5 small）作为检测网络，利用其定位能力快速检测手部位置。（剩余14964字）

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