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摘要
手势交互是人机交互系统的一个重要组成部分。针对现有SSD(Single Shot MultiBox Detector)网络中不同尺度特征间的独立性，无法充分利用各特征间的关联信息，导致对遮挡和不完整手的检测精度偏低等问题，提出一种改进的SSD算法，通过引进多尺度高分辨率保持特征融合模块，将来自不同层的不同分辨率的特征图进行融合形成新的特征图，其不仅保留了原有特征图的特征信息，还结合了不同层的细节信息和上下文较强的语义信息。利用原有SSD检测方法，生成候选预测框，利用非极大抑制(Non-maximum Suppression)得到最终检测结果。实验结果表明，该方法在EgoHands手势数据集上优于原始SSD方法和其他三种先进方法。
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