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目前，在网上大部分实现手势识别的算法，都是基于肤色检测和凸包检测。此算法虽然运算速度较快，但最大的弊端就是对手势背景要求较高（也就是说只要背景有跟皮肤类似的颜色出现，就很难将手势分割出来），抗干扰能力较差，且人体其他部位（如头部）对算法实现的影响也比较大。基于此，本文主要采取
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人脸检测模型 OpenVINO的模型库中有多个人脸检测模型，这些模型分别支持不同场景与不同分辨率的人脸检测，同时检测精度与速度也不同。下面以OpenVINO2020 R04版本为例来逐一解释模型库中的人脸检测，列表如下：从列表中可以看出骨干特征网络主要是MobileNetv2与SqueezeNet两种支持实时特征
