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摘 要：针对矢量网络分析仪（VNA）操作场景中动作识别率低的问题，提出一种手部交互物体引导的矢量网络分析仪操作动作识别方法。利用人体手部骨架序列提取手部姿态时空特征，针对手部相似动作难以通过姿态特征区分的问题，凭借隐含位置关系的YOLOv8网络提取手部交互物体特征，对得到的手部姿态时空特征和交互物体特征进行融合，使用极限学习机（ELM）算法得到动作识别结果。（剩余142字）
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手部交互物体引导的矢量网络分析仪操作动作识别
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