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基于TensorFlow的手语实时识别系统——结合Python与物体检测技术|深度学习应用...

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简介：
本项目构建于TensorFlow框架之上，采用Python编程语言和先进物体检测算法，实现手语的实时识别。此系统旨在促进听障人士与社会间的无障碍交流。通过深度学习模型训练，能够准确捕捉并解析手势动作，转化为相应的文字或语音信息，极大地方便了用户沟通需求，并提高了生活便捷性。 手语-张量流使用Tensorflow对象检测和Python进行实时手语检测| 深度学习固态硬盘再次运行Collector.ipynb 运行labelImg和label 复制13个要训练的文件和2个要测试的文件 该代码基于YouTube上的教程。

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  • 基于TensorFlow的手语实时识别系统——结合Python与物体检测技术|深度学习应用...
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    本项目构建于TensorFlow框架之上，采用Python编程语言和先进物体检测算法，实现手语的实时识别。此系统旨在促进听障人士与社会间的无障碍交流。通过深度学习模型训练，能够准确捕捉并解析手势动作，转化为相应的文字或语音信息，极大地方便了用户沟通需求，并提高了生活便捷性。 手语-张量流使用Tensorflow对象检测和Python进行实时手语检测| 深度学习固态硬盘再次运行Collector.ipynb 运行labelImg和label 复制13个要训练的文件和2个要测试的文件 该代码基于YouTube上的教程。
     
  • 基于深度学习的通用物体识别检测系统（MATLAB）
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    本项目开发了一套基于深度学习技术的通用物体识别与检测系统，采用MATLAB平台进行设计和实现。该系统能够高效准确地识别图像中的各类对象，并提供实时反馈，适用于多种应用场景。 该程序实现了VggNet和ResNet深层深度学习神经网络的搭建，并进行预测、评估及参数选择，以实现对通用物体分类测试与评估的功能系统。
     
  • 手写数字识别-基于深度学习与TensorFlow的MNIST应用
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    本项目利用深度学习技术及TensorFlow框架，针对经典数据集MNIST进行手写数字识别研究，实现高精度的手写数字分类。 深度学习结合TensorFlow可以实现对手写数字的准确识别。使用全连接层神经网络已经取得了不错的成果，但采用卷积神经网络（如LeNet-5模型）能够进一步提高识别精度至约99.2%。实验环境为Python 3.7 和 TensorFlow 1.13.1。
     
  • 基于Python的深度学习文字检测与识别系统.zip
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    本项目为一个基于Python开发的文字检测与识别系统，利用深度学习技术对图像中的文字进行精准定位和识别，适用于多种应用场景。 本项目包含以下文件：论文文档、任务书、开题报告、文献综述、外文翻译、软件使用说明书以及源码及数据集。 整个流程分为两个部分：一是文本检测，二是文本识别。 - 文字检测的主要功能是从图像中找到文字区域，并将文字区域从原始图像中分离出来。 - 文字识别的主要功能是对已分离出来的图片进行文字识别。具体步骤如下： - 预处理阶段包括去噪（滤波算法）、增强图像和调整大小，其目的是去除背景或噪声并突出文本部分，同时缩放图片至适合处理的尺寸； - 特征抽取：常用的特征有边缘特征、笔画特征、结构特征以及纹理特征。 - 文字识别过程使用分类器如随机森林、支持向量机(SVM)、神经网络(NN)和卷积神经网络(CNN)等。 本次设计使用的环境如下： - 软件环境：操作系统为Ubuntu 16.04，Tensorflow版本为1.3.0-gpu，Python版本为2.7； - 硬件环境：CPU型号为Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz，GPU型号为TITAN X (Pascal)。
     
  • 基于深度学习的Python手势识别系统源码及图像识别技术
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    本项目提供了一套基于深度学习的手势识别系统源代码，采用Python开发，并结合了先进的图像识别技术。 手势识别在互联网环境中扮演着重要角色，在智能设备操作系统及游戏场景中的应用能够提升操作便捷性和智能化水平。基于深度学习的图像处理方法可以对手势进行分类，前提是原始数据需要有标记信息。通过收集带有标签的手势数据，并利用降维技术生成新的128*128尺寸的图像，这不仅适应了算力较低硬件环境下的训练需求，也保证了模型的质量。 在预处理阶段，将原始图片按特定标签分类并作为待用数据集；随后按照测试与训练比例为2:8的比例分配。实验基于Windows平台上的CPU版本TensorFlow进行，通过调整参数和多次迭代训练后成功构建了一个准确率超过93%的手势识别模型，这为进一步的产品应用提供了坚实的基础。 在本研究中，为了应对图像处理对计算资源的需求问题，采用了将图片尺寸压缩至128*128的技术手段。这种做法使得低配置设备也能够进行模型训练，并拓宽了实际应用场景的范围，同时降低了硬件要求。此外，93%以上的分类准确率表明基于深度学习的手势识别算法已经基本满足商业应用的标准需求。
     
  • 基于深度学习技术的中文语音识别系统
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    本项目致力于开发先进的中文语音识别系统，运用深度学习算法提升模型对复杂语音信号的理解与转录能力，旨在提供高精度、低延迟的应用体验。 使用Keras和TensorFlow基于深度卷积神经网络、长短时记忆神经网络以及注意力机制并结合CTC实现的中文语音识别系统。
     
  • 基于深度学习技术的中文语音识别系统
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    本项目致力于研发先进的中文语音识别系统，采用深度学习算法提升模型在复杂环境下的语音识别准确率，助力人机交互体验升级。 该项目包含声学模型和语言模型两个部分，均基于神经网络构建。其中实现了GRU-CTC中文语音识别声音模型，并在文件gru_ctc_am.py中进行了代码编写工作。另外，在此项目中增加了基于科大讯飞DFCNN的CNN-CTC结构的中文语音识别模型（详见cnn_ctc_am.py），相对于GRU，对网络架构进行了一些调整优化。同时，完全使用DFCNN框架搭建声学模型，并将部分卷积层改为inception，输入采用时频图形式，在文件cnn_with_fbank.py中实现。此外还新增了一个基于pluse版数据集的模型（详见cnn_with_full.py），建议直接训练此模型。 在语言模型方面，language_model文件夹下新增了CBHG结构的语言模型（详见language_model\CBHG_lm.py）。该语言模型之前用于谷歌声音合成项目中，并在此移植为该项目中的基于神经网络的语言模型。
     
  • 基于深度学习技术的菜肴识别应用
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    本项目旨在开发一款利用深度学习技术进行菜肴自动识别的应用程序。通过训练模型识别不同类型的菜品图片，用户可以轻松获取菜名、食材及烹饪方法等信息。 基于百度AI云服务接口开发的一个Windows桌面应用程序——菜肴识别。该应用可以读取一张菜肴图片，并识别出其中的菜肴种类。图片来源可以是本段落件系统的照片或者通过本地摄像头拍摄的照片。
     
  • 基于Python和TensorFlow的人脸检测、识别与对齐深度学习模型实现
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    本项目采用Python和TensorFlow框架，构建了人脸检测、识别及对齐的深度学习系统，有效提升面部特征处理精度。 Deep Learning Models for Face Detection, Recognition, and Alignment implemented in Tensorflow.
     
  • Python深度学习物体检测实战.rar
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    本资源为《Python深度学习物体检测实战》压缩包，内含详细教程和代码案例，帮助初学者掌握使用Python进行深度学习物体检测的技术。 分享课程——《Python-深度学习-物体检测实战》及《计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战》，旨在帮助学生快速掌握当前主流的物体检测解决方案与网络架构原理，通过开源项目的解读来理解其应用领域和使用方法。本课程详细解析项目中的每一模块核心源码，并从代码角度解释网络实现方式及建模流程。 为了方便学生们能够将所学知识应用于自己的数据集上，课程会演示如何针对个人的数据集制作标签以及调整相关代码的方法，全程采用实战操作的方式进行讲解，并用通俗易懂的语言阐述复杂的网络架构。具体章节包括： 1. 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置 2. MaskRcnn网络框架源码详解 3. 基于Mask-RCNN框架训练自己的数据集和任务 4. 实战小项目——人体姿态识别演示 5. 必备基础：迁移学习及Resnet网络架构讲解 6. 物体检测FasterRcnn系列基础知识